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创建 Claude Code 代理(具有隔离上下文和受限工具的自主工作人员)。当用户想要创建代理、自主工作线程、独立任务运行程序或自定义子代理时使用。不适合技能 - 代理有工具限制并且孤立运行。
创建 Claude Code 代理(具有隔离上下文和受限工具的自主工作人员)。当用户想要创建代理、自主工作线程、独立任务运行程序或自定义子代理时使用。不适合技能 - 代理有工具限制并且孤立运行。
根据官方人类学/技能规范测试任何特工技能并对其进行评分。当您需要检查技能存储库或 SKILL.md 文件是否符合代理技能标准、审核技能质量、获取合规性分数或接收具体改进建议时,请使用此技能。当用户说“检查我的技能”、“测试此技能”、“我的技能是否符合规范”、“对我的技能进行评分”、“检查我的 SKILL.md”、“我的技能是否正确”、“检查我的技能”、“测试这个技能”、“这个技能符合规范吗”、“给我的技能打分”等内容时触发,或者当他们提供技能目录或 SKILL.md 文件的路径并希望对其进行审核时触发。
查阅代码和配表回答模块设计、功能逻辑、数值配置等业务问题
MoAI — 100 位自我进化的领域利用 AI 专家。使用“/moai init”安装个性化线束,使用“/moai目录”搜索目录,并使用“/moai status”检查状态。它提供100个领域的专家工具,包括“YouTube视频规划”、“市场研究”、“合同审查”、“商业计划”、“旅行计划”、“时事通讯写作”、“税务咨询”、“招聘渠道”、“ESG报告”和“数据分析”。当以自然语言请求域时,系统会自动检测该域并加载相应的线束引用。 MoAI,Moai,马具,马具,专家模式,专家模式。
OpenClaw 的高级 GitHub 自动化技能 — 自动同步、PR 审查、问题分类、发布管理、备份。
为 llm-wiki 技能套件设置、验证和重新配置 wiki-config.md。当用户说 /wiki-config、要求“设置我的 wiki”、“配置 wiki”、“初始化 wiki 配置”、提到“页面结构问题”、“标题错误”、“架构问题”时,或者当任何 wiki 技能报告丢失或无效的配置或架构文件时使用。拥有 wiki 系统的交互式配置流程和模式管理。
MoAI — 100 位自我进化的领域利用 AI 专家。使用“/moai init”安装个性化线束,使用“/moai目录”搜索目录,并使用“/moai status”检查状态。它提供100个领域的专家工具,包括“YouTube视频规划”、“市场研究”、“合同审查”、“商业计划”、“旅行计划”、“时事通讯写作”、“税务咨询”、“招聘渠道”、“ESG报告”和“数据分析”。当以自然语言请求域时,系统会自动检测该域并加载相应的线束引用。 MoAI,Moai,马具,马具,专家模式,专家模式。
起草、批评或重写 PRD(产品要求/产品规格)和相邻工件(PR/FAQ、验收标准、推出计划)。对于 AI/LLM 功能,还起草评估规范(LLM-as-judge)和提示集。输出必须是英文。当用户要求 PRD/规范/要求/PRFAQ/评估/提示集,或需要帮助澄清范围、成功指标、非目标、用户故事或利益相关者一致性时使用。
根据覆盖范围差距为 make-js 模块编写缺失的单元测试
使用 ical CLI 从终端管理 macOS 日历事件和日历。事件和日历的完整 CRUD。支持自然语言日期、重复规则、警报、交互模式、导入/导出 (JSON/CSV/ICS) 和多种输出格式。当用户想要通过命令行与 Apple 日历交互、自动化日历工作流程或围绕 macOS 日历构建脚本时使用。
扫描 VirusTotal 上的版本并为标记的 AV 供应商生成误报提交指令。
将官方 Copilot SDK 中的参考实现更改合并到此 Java SDK 中。
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: