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导入技能

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OpenMinis OpenMinis
from GitHub 开发与编程
  • 📁 scripts/
  • 📄 pyproject.toml
  • 📄 SKILL.md
曲奇饼 浏览器使用 Python

bilibili-hub

使用 Python + UV 读写哔哩哔哩（B 站）数据的技能，依赖 bilibili-api-python + aiohttp， 通过 browser_use get_cookies 自动获取 Cookie 完成认证，无需手动复制。 支持视频详情/字幕/AI总结/评论、用户主页、搜索、热门/排行榜、关注动态 Feed、 收藏夹、稍后再看、观看历史、互动操作（点赞/投币/三连）、动态发布与删除等。 当用户提到"B站"、"哔哩哔哩"、"bilibili"、"B站视频"、"B站热门"、"bilibili-hub"、 "获取B站数据"、"B站字幕"、"B站评论"、"B站收藏"、"B站动态"， 或任何需要以编程方式读写 B 站内容的场景，必须触发本技能。 --- # bilibili-hub > **改造来源**：[jackwener/bilibili-cli](https://github.com/jackwener/bilibili-cli)（Apache-2.0） > > 本技能在原仓库基础上做了以下简化与改造： > - 移除 `browser-cookie3` / `click` / `rich` / `PyYAML` / `qrcode` 依赖 > - Cookie 认证改为直接传入 `dict` 或从环境变量读取，不做浏览器自动提取 > - 移除 CLI 层（commands/）、QR 登录、formatter 等 > - 保留全部 API 方法，统一封装为同步接口（`asyncio.run`） > - 核心依赖 `bilibili-api-python`（逆向工程 B 站 API 的第三方 SDK） > - 在 Minis 环境中，Cookie 通过 `browser_use get_cookies` 自动获取 --- ## 文件结构 ``` /var/minis/skills/bilibili-hub/ ├── SKILL.md ├── pyproject.toml # bilibili-api-python + aiohttp └── scripts/ ├── __init__.py ├── exceptions.py # 6 种结构化异常 ├── payloads.py # 数据结构规范化（normalize_* 函数） └── client.py # BiliClient 核心类（全部 API 方法） ``` --- ## 认证方式 B 站 Web API 使用三个关键 Cookie： | Cookie | 说明 | |--------|------| | `SESSDATA` | 用户 Session（必填，读操作） | | `bili_jct` | CSRF Token（写操作必填：点赞/投币/发动态等） | | `DedeUserID` | 用户 ID（建议填写） | | `buvid3` | 设备 ID（建议填写，降低风控概率） | ### 方法一：browser_use 自动获取（Minis 环境首选） 1. `browser_use navigate` 打开 `https://www.bilibili.com`，确认已登录 2. `browser_use get_cookies` 获取 Cookie（原始值不出现在对话中） 3. 加载 offload env 文件： ```bash . /var/minis/offloads/env_cookies_www_bilibili_com_xxx.sh export BILI_SESSDATA="$COOKIE_SESSDATA" export BILI_JCT="$COOKIE_BILI_JCT" export BILI_USERID="$COOKIE_DEDEUSERID" export BILI_BUVID3="$COOKIE_BUVID3" ``` > **注意**：`get_cookies` 仅对当前页面域名生效，需先 navigate 到 `https://www.bilibili.com` 再调用。 ### 方法二：手动从浏览器 DevTools 获取 1. 登录 B 站，打开 DevTools → Application → Cookies → `https://www.bilibili.com` 2. 找到 `SESSDATA`、`bili_jct`、`DedeUserID` 的值 3. 存入 Minis 环境变量：`BILI_SESSDATA` / `BILI_JCT` / `BILI_USERID` ### Cookie 传入方式（三种） ```python # 方式一：

⬇0 ❤175 8天前 · 上传 详情页 →

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