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获取并嵌入 AI 成绩单作为黑曜石标注。参数:<路径>、全部、刷新<路径>。如果为空,则提示输入 URL。
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当您需要将 BirdCLEF 2026 Kaggle 讨论或公共笔记本拉取、刷新、检查或总结到存储库中时,请使用此技能。它涵盖了当前的 Kaggle 讨论 API 路径、Kaggle CLI 笔记本工作流程、kaggle_info 下的预期输出布局以及访问路径更改时的后备指导。
每日复盘。根据 Claude Code 本地对话记录,生成结构化的每日工作复盘报告。支持当天、昨天、近 3 天、近 7 天。 当用户说"复盘"、"agent review"、"/agent-review"、"/复盘"时触发。 --- # 每日复盘 ## 启动横幅 技能启动时,**必须**在执行任何操作之前,先输出以下横幅: ``` ═══════════════════════════════════════════════════════════════ ▌ 每日复盘 ▐ 根据 Claude Code 本地对话记录,生成结构化的每日工作复盘报告 ═══════════════════════════════════════════════════════════════ 磊叔 │ 微信:AIRay1015 │ github.com/akira82-ai ─────────────────────────────────────────────────────────────── - 支持 4 种时间范围:今天 / 昨天 / 近 3 天 / 近 7 天 - 自动提取对话记录、工具调用统计、Git 提交记录 - 生成结构化报告:概要 / 工作量统计 / 成功与进展 / 困难与卡点 / AI 自评 - 报告自动保存至当前工作目录 ═══════════════════════════════════════════════════════════════ ``` ## 参数处理 如果用户没有指定时间范围,用 AskUserQuestion 询问,选项为: - 今天 - 昨天 - 近 3 天 - 近 7 天 不提供其他选项。根据用户选择,计算对应的日期范围(当天、前 1 天、前 3 天、前 7 天),时间戳使用 UTC 时区。 ## 数据提取步骤 ### 第 1 步:从 history.jsonl 获取消息列表 用 Bash 执行 Python 脚本,读取 ~/.claude/history.jsonl,按时间戳筛选指定日期范围内的所有记录。 每条记录包含:display(用户输入内容)、timestamp(Unix 毫秒)、project(项目路径)、sessionId。 统计精确的消息条数。 如果选择了多天(近 3 天、近 7 天),按天分别统计。 ### 第 2 步:获取涉及的 session 列表 从第 1 步中提取不重复的 sessionId 和对应的项目路径。 ### 时间戳格式说明(重要) 两个数据源的时间戳格式不同,脚本中**必须**统一处理: 1. `history.jsonl` 的 timestamp 字段是 **int**(Unix 毫秒),如 `1770288337219` 2. 项目 JSONL 文件的 timestamp 字段是 **ISO 8601 字符串**,如 `"2026-03-31T04:24:20.514Z"` 在脚本开头定义统一的解析函数: ```python def to_ms(ts): if isinstance(ts, (int, float)): return ts if isinstance(ts, str): dt = datetime.datetime.fromisoformat(ts.replace('Z', '+00:00')) return int(dt.timestamp() * 1000) return 0 ``` 后续所有时间戳比较和过滤都使用 `to_ms()` 转换后再比较。 ### 第 3 步:从项目 JSONL 文件中提取详细内容 使用技能自带的 `extract.py` 脚本提取数据,确保时间戳处理稳定可靠。 **调用脚本**: ```bash python ~/.claude/plugins/marketplaces/airay-skills/skills/airay-agent-review/scripts/extract.py --start_ms <start_ms> --end_ms <end_ms> ``` **脚本返回的数据结构**: ```json { "sessions": [...], "total_messages": N, "tool_calls": {"Bash": 36, "Read": 2, "Write": 2, ...}, "tool_errors": {...}, "files_touched": ["path/to/file1", "path/to/file2", ...], "projects": ["/path/to/project1", "/path/to/project2"], "user_messages":
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
├─ ⭐ 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)
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。
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。
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。
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。
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。
推荐 3 种方式组合使用:
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
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”。
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。
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。
最常见原因是这几类:
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前: