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导入技能

ogham-mcp ogham-mcp
from GitHub 数据与AI
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ogham-maintain

Ogham 共享内存的管理和维护工作流程。当用户想要清理记忆、查看知识图、检查记忆统计数据、导出大脑、在切换提供商后重新嵌入记忆或回填链接时使用。触发“清理我的记忆”、“记忆统计”、“多少记忆”、“导出我的大脑”、“导出记忆”、“查看知识图”、“重新嵌入”、“链接取消链接”、“回填链接”、“记忆健康”、“奥格姆统计”、“清理过期”、“压缩旧记忆”、“压缩记忆”或任何针对奥格姆的管理/维护请求。需要连接 Ogham MCP 服务器。 --- # Ogham 维护 您处理 Ogham 共享内存的管理任务。其中大部分都是不频繁的操作——提供商切换、批量清理、运行状况检查。 ## 可用操作 ### 健康检查 如果用户报告问题,请先运行“health_check”。 它测试数据库连接、嵌入提供程序和配置。清楚地报告发现的内容 - 如果有问题,请说明原因并提出修复建议。 ### 统计概述 运行 `get_stats` 和 `list_profiles` 向用户提供其内存的图片: - 总内存和按配置文件细分 - 热门来源(客户端正在存储的) - 热门标签(哪些类别占主导地位) - 如果用户询问性能,则通过 `get_cache_stats` 缓存统计数据 将其呈现为简洁的摘要,而不是原始 JSON。 ### 清理过期内存 1. 运行 `get_stats` 以显示存在多少内存 2. 检查是否有任何配置文件设置了 TTL(此信息来自 `list_profiles`) 3. 如果有过期内存,请在运行 `cleanup_expired` 之前告诉用户有多少内存 4. 仅在与用户确认后才运行“cleanup_expired”——删除是永久性的 ### Export 以用户想要的格式(JSON 或 Markdown)运行“export_profile”。告诉他们输出的去向以及如何使用它。如果他们想要导出特定的配置文件,请先使用“switch_profile”切换到该配置文件,导出,然后切换回来。 ### 重新嵌入所有记忆 切换嵌入后需要这个

0 86 26天前 · 上传 详情页 →
smartcontractkit smartcontractkit
from GitHub 运维与交付
  • 📁 agents/
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chainlink-ccip-skill

处理 Chainlink CCIP 请求,包括跨链代币传输、跨链消息传递、资金桥接、发送者和接收者合约开发、消息状态查找、路由连接检查、支持的代币发现和 CCT 设置。每当用户提到 CCIP、Chainlink 跨链、Chainlink 上的跨链代币桥,或者想要使用 Chainlink 基础设施在区块链之间移动代币或数据时,即使他们没有明确地说“CCIP”,也可以使用此技能。

0 86 26天前 · 上传 详情页 →
thefrederiksen thefrederiksen
from GitHub 工具与效率
  • 📄 skill.md

bug-fixer

通过分析问题、创建修复计划并在用户批准的情况下实施来修复 GitHub 问题。当用户提供问题编号并要求修复它,或提及“修复错误”、“错误#”或“问题#”时使用。

0 86 26天前 · 上传 详情页 →
devinxu0916 devinxu0916
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

devlog-tracker

将实施陷阱、调试见解和经验教训记录到结构化开发日志文档中。在完成任何遇到问题的实施任务、调试会话后、E2E 测试后或当用户说“记录此”、“记录此陷阱”、“添加到开发日志”、“踩坑记录”时触发。必须在涉及重要错误修复或解决方法的任何实施阶段之后调用。

0 82 20天前 · 上传 详情页 →
qtzx06 qtzx06
from GitHub 数据与AI
  • 📁 scripts/
  • 📄 SKILL.md

augment

使用图像变换生成合成训练数据变体。通过翻转、亮度抖动和噪声增加数据集多样性。贴上标签后使用。

0 82 20天前 · 上传 详情页 →
Soneso Soneso
from GitHub 开发与编程
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

stellar-flutter-sdk

使用 stellar_flutter_sdk 在 Flutter/Dart 中构建 Stellar 区块链应用程序。在生成用于交易构建、签名、Horizo​​n API 查询、Soroban RPC、智能合约部署和调用、XDR 编码/解码以及 SEP 协议集成的 Dart 代码时使用。涵盖超过 26 个操作、50 个 Horizo​​n 端点、12 个 RPC 方法和 18 个跨 Android、iOS、Web 和桌面的具有异步/等待和流模式的 SEP 实现。

0 84 23天前 · 上传 详情页 →
databricks databricks
from GitHub 工具与效率
  • 📁 agents/
  • 📁 assets/
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

databricks-apps

在 Databricks Apps 平台上构建应用程序。当要求创建仪表板、数据应用程序、分析工具或可视化时使用。在开始实施之前调用。

0 85 26天前 · 上传 详情页 →
opensolon opensolon
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

agent-browser

用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。

0 85 27天前 · 上传 详情页 →
NakaokaRei NakaokaRei
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

swift-auto-gui

通过鼠标自动化、键盘输入、屏幕截图、图像识别和 AppleScript 执行来控制 macOS GUI 应用程序。当您需要与 macOS 应用程序 UI 交互、截取屏幕截图、单击按钮、键入文本、滚动、拖动或在屏幕上定位图像时使用。 --- # swift-auto-gui `sagui` CLI 为 macOS 自动化提供鼠标控制、键盘输入、屏幕截图、图像识别和屏幕查询。 ## 先决条件 - **辅助功能**:鼠标和键盘命令所需。在系统设置 > 隐私和安全 > 辅助功能中启用。 - **屏幕录制**:屏幕截图和图像识别命令所需。在系统设置 > 隐私和安全 > 屏幕录制中启用。 ## 坐标 所有坐标均使用 **CGWindow 坐标系** — 原点位于 **主显示器左上角** 的逻辑点。 - x 向右增加 - y 向下增加 - 值以逻辑点(不是像素)为单位。使用“sagui screen size”获取屏幕尺寸。 ## 命令 ### key — 模拟键盘输入 ```bash sagui 键快捷键命令 c # 键盘快捷键 (Cmd+C) sagui 键快捷键命令 shift a # 多修饰符快捷键 sagui key down shift # 按下该键而不释放 sagui key up shift # 释放按住的键 sagui key type "Hello, World!" # 逐个字符地输入文本 sagui key type "slow" --interval 0.1 # 键入时在按键之间有延迟 ``` |子命令 |论点|可选| |---|---|---| | `快捷方式` | `<键...>`(键名称)| | | `向下` | `<键>` | | | `向上` | `<键>` | | | `类型` | `<文本>` | `--interval <秒>`(默认值:0)| #### 支持的按键名称 **修饰符**:`command`、`shift`、`rightShift`、`control`、`rightControl`、`option`、`rightOption`、`capsLock`、`function` **字母**:`a`-`z` **数字**:`zero`-`9` **功能键**:`f1`-`f20` **箭头键**:`upArrow`、`downArrow`、 `左箭头`, `右箭头` * *导航**:`home`、`end`、`

0 81 20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