每日精选skills数量
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♾️免费开源 🛡️安全无忧
导入技能
上传 skills 归档文件(zip/.skill)
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导入
当用户说“创建演示文稿”、“制作幻灯片”、“制作轮播”、“LinkedIn 轮播”、“创建 HTML 页面”、“制作登陆页面”、“构建网页”、“html 设计系统”、“设计系统”、“设置品牌”、“品牌初始化”、“提取品牌”、“获取轮廓”、“调色板”、“替代颜色”、“信息图表”、“品牌资产”、“品牌项目”时使用。当用户想要创建具有一致品牌的任何视觉内容时,主动使用。必须为品牌内容调用 — 路由到演示文稿、轮播、信息图表和 HTML 页面的正确命令。
Unclecheng-li
from GitHub
工具与效率
AI与MCP安全评估 — Prompt注入、工具滥用、MCP信任边界、Agent权限逃逸、数据泄露、模型风险、GAARM风险矩阵
tonylofgren
from GitHub
测试与安全
通过 Node-RED、YAML 或自定义集成将流行 API 连接到 Home Assistant 的参考指南。涵盖身份验证、端点和完整的工作示例:能源 API(Tibber、Nordpool)、天气(SMHI、OpenWeatherMap、yr.no)、运输(SL、Trafikverket、Resrobot)、智能家居云(Shelly、Tuya、Philips Hue、IKEA)和全球 API(OpenAI、Spotify、Google Calendar、Telegram、GitHub)。每当用户提到他们想要连接到 Home Assistant 的特定外部服务、API 或数据源时,请使用此技能 - 即使他们没有说“API”。
将 Claude Code 对话历史收录到 Obsidian wiki 中。当用户想要挖掘他们过去的 Claude 对话以获取知识、导入他们的 ~/.claude 文件夹、从以前的编码会话中提取见解,或者说“处理我的 Claude 历史记录”、“将我的对话添加到 wiki”、“我之前与 Claude 讨论过什么”之类的内容时,请使用此技能。当用户提及其 .claude 文件夹、Claude 项目、会话数据或过去的对话日志时也会触发。 --- # Claude History Ingest — 对话挖掘 您正在从用户过去的 Claude Code 对话中提取知识,并将其提炼到 Obsidian wiki 中。对话内容丰富但混乱——你的工作是找到信号并对其进行编译。 ## 开始之前 1. 读取 `.env` 以获取 `OBSIDIAN_VAULT_PATH` 和 `CLAUDE_HISTORY_PATH`(默认为 `~/.claude`) 2. 在 Vault 根目录中读取“.manifest.json”,检查已提取的内容 3. 在 Vault 根目录中读取“index.md”,了解 wiki 已包含的内容 ## 提取模式 ### 附加模式(默认) 检查每个源文件(对话 JSONL、内存文件)的“.manifest.json”。只处理: - 不在清单中的文件(新对话、新内存文件、新项目) - 修改时间比清单中“ingested_at”更新的文件 这通常是您想要的 — 用户运行了一些新会话并希望捕获增量。 ### 完整模式 处理所有内容,无论清单如何。在“wiki-rebuild”之后或用户明确要求时使用。 ## Claude Code 数据布局 Claude Code 将所有内容存储在 `~/.claude/` 下。 下面是实际的结构: ``` ~/.claude/ ├──projects/ # 每个项目目录 │ ├── -Users-name-project-a/ # 路径派生名称(斜线 → 破折号) │ │ ├── <session-uuid>.jsonl # 对话数据 (JSONL) │ │ └── memory/ # 结构化内存 │ │ ├── MEMORY.md # 内存索引 │ │ ├── user_*.md # U
根据 Markdown 新闻文档生成 HTML 周报,扫描更新配置,并同步更新 README 文档
Claude Pulse 的健康检查 — 验证依赖项、数据库、挂钩和最近的跟踪活动
doncheli
from GitHub
测试与安全
设计完整的 API 合约,涵盖端点、身份验证、速率限制、错误处理、重试、断路器和幂等性。当用户提及“api 合约”、“api 设计”、“端点”、“webhook”、“REST”、“GraphQL”、“OpenAPI”、“设计 API”时激活。
📁 scripts/
📄 error-catalog.md
📄 SKILL.md
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PigeonDan1
from GitHub
调研与分析
📁 presets/
📄 _meta.json
📄 example.py
📄 SKILL.md
通过人工智能支持的多语言摘要和电子邮件传送,从多个来源(arXiv 等)获取、分类和总结论文。
WaterplanAI
from GitHub
测试与安全
ac-audit 插件的交互式audit.yaml 配置。
SignalPilot-Labs
from GitHub
工具与效率
在设置项目环境时使用 - 安装依赖项、验证构建、检测技术堆栈。涵盖新会话的阶段 0。
browser-use
from GitHub
工具与效率
📁 .github/
📁 agent/
📁 docs/
📄 .env.example
📄 .gitignore
📄 install.md
该文件由安装程序复制到“/home/bux/CLAUDE.md”——每当它在“/home/bux”中运行时,claude 都会自动将其加载为上下文。它告诉代理盒子上有什么、如何驱动浏览器以及何时移交给用户。
创作者贡献榜
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Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)
skill-sample/
├─ SKILL.md ⭐ 必备:技能说明入口:用途 / 安装 / 用法 / 示例 / 依赖
├─ manifest.sample.json ⭐ 推荐:机器可读元信息:用于索引 / 校验 / 自动填表
├─ LICENSE.sample ⭐ 推荐:授权与使用范围:开源 / 限制 / 商用说明
├─ scripts/
│ └─ example-run.py ✅ 可运行示例脚本:让用户导入后立刻验证“能用”
├─ assets/
│ ├─ example-formatting-guide.md 🧩 输出规范:统一排版 / 结构 / 风格
│ └─ example-template.tex 🧩 模板资源:报告/文档模板,快速生成标准产物
└─ references/ 🧩 参考资料库:方法论 / 结构指南 / 最佳实践
├─ example-ref-structure.md 🧩 结构参考:章节框架 / 目录组织
├─ example-ref-analysis.md 🧩 分析参考:常用套路 / 指标口径
└─ example-ref-visuals.md 🧩 视觉参考:图表规范 / 可视化建议
更多 Agent Skills 规范
详见Anthropic官方文档:https://agentskills.io/home
SKILL.md 内容要求
├─ ⭐ 必备:YAML Frontmatter(必须存在,放在文件最顶部)
│ ├─ ⭐ name :技能唯一名;须符合命名规则,并建议与目录名一致
│ └─ ⭐ description :技能描述;建议包含触发关键词(便于检索/匹配)
│
├─ ✅ 可选:Frontmatter 扩展字段(规范允许,但非强制)
│ ├─ ✅ license :许可证标识(也可配合单独 LICENSE 文件)
│ ├─ ✅ compatibility :兼容性/运行环境要求(仅在确实有限制时写)
│ ├─ ✅ metadata :任意键值对(如 author/version/source_url 等)
│ └─ 🧩 allowed-tools :允许工具白名单(规范标注为 experimental)
│
└─ ✅ 推荐:Markdown 正文(自由格式,但建议按“渐进式披露”组织)
├─ ✅ Overview / Purpose :一句话说明目标 + 不做什么(边界)
├─ ✅ When to use :触发条件/适用场景(让模型/用户知道何时调用)
├─ ✅ Step-by-step :步骤化流程(最好 3–6 步,保证可复现)
├─ ✅ Inputs / Outputs :输入格式、输出格式、产物位置(文件/文本/JSON等)
├─ ✅ Examples :至少 1 个可复制示例(越“能跑”越好)
├─ 🧩 Files & References :引用assets/、references/、scripts/(相对路径)
├─ 🧩 Edge cases :边界情况/限制(大文件、速率限制、失败回退)
├─ 🧩 Troubleshooting :常见错误与解决(依赖缺失、路径不对、权限问题)
└─ 🧩 Safety notes :涉及联网/写文件/执行命令时给出提醒(建议写)
为什么选择 SkillWink?
在 GitHub 和各类社区里,技能文件分散、难检索、也难判断是否可靠。SkillWink 把开源技能集中整理成可搜索、可筛选、可直接下载使用的技能库,让你更快找到“正好能用”的那一个。并且支持在SkillWink上直接上传skills。
我们提供 AI 语义搜索 + 关键字检索,支持 版本更新与多维排序(下载/点赞/评论/更新),并为每个技能提供 SKILL.md 开放标准与来源信息。你还可以在详情页直接 评论讨论、交流用法与改进建议。
AI 语义搜索
关键词检索
版本更新
多维排序
开放标准
评论交流
快速上手:
支持下载与导入 skills(.zip/.skill),本地放置后即可生效:
~/.claude/skills/(Claude Code)
~/.codex/skills/(Codex CLI)
~/.gemini/skills/(Gemini CLI)
同一份 SKILL.md 跨平台通用。
常见问题解答(FAQ)
你需要了解的:技能是什么、怎么运行的、怎么找、怎么导入、怎么判断可信、怎么参与共建。
1,什么是Agent Skills?
这里的“skills(技能)”是一种可复用的任务能力包,通常包含 SKILL.md 说明(用途、输入输出、使用方法)以及可选的脚本/模板/示例文件。
你可以把它理解为:给 AI 助手或工具链用的“插件说明书 + 资源包”,可被反复安装与分享。
2,Skills是怎么运行的?
技能系统采用“渐进式披露”策略,高效管理上下文信息,具体流程如下:
发现阶段:系统启动时,智能体仅加载各技能的名称与简要描述——信息精简,足以判断其适用场景,避免冗余加载。
激活阶段:当任务需求与某技能描述匹配时,智能体才将对应的完整 SKILL.md 说明文档动态载入上下文。
执行阶段:智能体严格遵循文档指引执行操作,并按需调用关联文件或运行内置代码模块。
核心优势:该设计使智能体始终保持轻量高效,同时具备“按需扩展上下文”的能力,既保障响应速度,又确保复杂任务拥有充分执行依据。
3,我该怎么快速找到想要的技能?
推荐 3 种方式组合使用:
语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。
4,SkillWink 支持哪些导入方式?
上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
上传skills文件夹
从GitHub仓库导入
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
Claude Code:~/.claude/skills/
Codex CLI:~/.codex/skills/
同一份 SKILL.md 通常可以跨工具复用。你在 SkillWink 导入后,也可以查看“放置指引/安装说明”。
6,一个技能能不能被多个工具一起用?
可以。很多技能本质是标准化说明 + 资源,只要目标工具支持读取该格式,就能共享使用。
比如:检索类技能 + 写作类技能 + 自动化脚本,形成“发现 → 处理 → 输出”的工作流。
7,这些skills使用安全吗?
一部分skills来源于公开的 GitHub 仓库。我们会筛掉低质量仓库(至少 2 星),并扫描基本质量指标,还有一部分是SkillWink平台的创作者独立上传的。作为使用者,在安装前应始终审查代码,对安全问题负责。
8,为什么我导入后“没有生效”?
最常见原因是这几类:
放错目录(路径不对、层级多了一层)
SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)
9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:
重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
低质量技能:我们会定期清理低质量skills