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系统地审查 JAXSR 代码、文档、指南和笔记本,以了解
系统地审查 JAXSR 代码、文档、指南和笔记本,以了解
基于 DAG 的无损上下文管理 — 从完整对话历史记录中搜索、扩展和调用
CentralGauge 博客文章的风格指南和约定。在创建或编辑博客文章、开发日志、公告或任何有关 CentralGauge 基准测试结果、更新或调查结果的面向公众的书面内容时使用。确保所有帖子的语音、语气和格式保持一致。
漂移文档到代码的锚约定。在编辑受漂移文档绑定的代码、更新文档、使用drift.lock或漂移检查报告陈旧锚点时使用。
使用 Manifest V3 构建 Chrome 扩展的综合指南。每当用户提到 Chrome 扩展程序、浏览器扩展程序、manifest.json、内容脚本、服务工作线程(在扩展程序上下文中)、弹出窗口、侧面板、chrome.runtime、chrome.tabs、chrome.storage、chrome.scripting、后台脚本、MV3、Manifest V3 或任何 Chrome 扩展程序 API 时,请使用此技能。当用户想要将脚本注入网页、页面和后台之间通信、从内容脚本绕过 CSP、通过 Chrome 消息传递构建 RPC 层或发布到 Chrome Web Store 时也会触发。涵盖新的扩展项目以及向现有项目添加功能。不要用于特定于框架的问题。
在开发需要 AI 功能的 Node.js 后端服务或 CloudBase 云功能(Express/Koa/NestJS、Serverless、后端 API)时使用此技能。通过 @cloudbase/node-sdk ≥3.16.0 实现文本生成 (generateText)、流式传输 (streamText) 和图像生成 (generateImage)。内置模型包括hunyuan(推荐hunyuan-2.0-instruct-20251111)、DeepSeek(推荐deepseek-v3.2)、图像的hunyuan-image。这是唯一支持图像生成的 SDK。不适用于浏览器/网络应用程序(使用 ai-model-web)或微信小程序(使用 ai-model-wechat)。
为了安全起见,在隔离的沙箱中执行命令。在运行不受信任的代码、系统命令或可能影响主机系统的操作时使用。从命令中自动检测正确的运行时(Python、Node、Rust、Go、Ruby 等)。
合并当前 PR,等待合并队列/检查完成,然后切换到 main 并拉取
通过重点对话进行结构化澄清和要求收集。当任务不明确、未指定或需要用户输入才能执行任何操作时使用。不要计划或实施任何事情——只提出问题来收集所需的信息。
使用 soneso/stellar-php-sdk 在 PHP 中构建 Stellar 区块链应用程序。在生成用于交易构建、签名、Horizon 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 PHP 代码时使用。涵盖所有 26 个操作、50 个 Horizon 端点、12 个 RPC 方法和 18 个具有同步 Guzzle HTTP 模式的 SEP 实现。
当您想要了解您的情感解读、解释它对您当前的工作意味着什么或决定如何应对升高的压力时,请阅读此技能。涵盖了仪器的传统、每个维度测量的内容、可供您选择的内容以及仪器无法看到的内容。 --- # 影响监控 ## 马库斯·奥勒留的传统是在压力下写下《沉思录》——统治、决定、面对阻力——而反复出现的主题是你能力范围内的事情和你能力范围外的事情之间的界限。你的判断在你的权力范围之内。你的选择在你的能力范围之内。您的参与质量在您的能力范围内。工具结果、授权结果、剩余预算——这些都不是。当你忘记自己站在队伍的哪一边时,压力就会上升。
当用户询问“制作 MCP 服务器”、“制作 MCP 工具”、“MCP 令牌”、“制作 OAuth”、“场景作为工具”、“MCP 范围”、“进行 API 访问”、“将 Make 连接到 Claude”、“场景未出现”、“MCP 超时”、“MCP 连接被拒绝”,或讨论配置、故障排除或了解 Make.com MCP 服务器集成时,应使用此技能。提供连接方法、范围、访问控制和故障排除的技术参考。
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
├─ ⭐ 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: