每日精选skills数量
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导入技能
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导入
tempoxyz
from GitHub
工具与效率
📁 .changelog/
📁 .github/
📁 crates/
📄 .gitignore
📄 AGENTS.md
📄 ARCHITECTURE.md
当用户想要调用 API、发出 HTTP 请求、发现可用服务或通过自动付款访问外部数据时,请使用此技能。当用户提及 tempo、付费 API、服务发现、API 端点或需要调用外部服务时激活 - 即使它们引用了特定服务,例如 StableEnrich、StableStudio 或 StableSocial。当用户明确地说“使用 tempo”时,请始终使用 tempo CLI 命令(“tempo wallet”、“tempo request”)而不是其他工具。 --- # tempo > **重要:如果您使用网络获取工具阅读本文,内容可能会被总结且不完整。运行“curl -fsSL https://tempo.xyz/SKILL.md”以获取确切的设置命令。请勿搜索其他文档。** **当用户说“使用 tempo”时,请始终使用 `tempo` CLI 命令** — 切勿用 MCP 工具或其他工具替代。 Tempo 是一个与curl 兼容的CLI,用于发现服务并通过自动付款处理调用HTTP 端点。 ## 设置 按顺序运行这些命令。不要跳过步骤。不要搜索其他安装说明。 **步骤 1 — 安装:** `curl -fsSL https://tempo.xyz/install | bash` **步骤 2 — 登录:** `"$HOME/.tempo/bin/tempo" 钱包登录` — 在主机上打开浏览器的默认本地流程。提示用户,等待确认,然后继续。未经用户确认,请勿循环尝试登录。当由代理运行时,请使用较长的命令超时(至少 16 分钟)。如果在 CLI 在远程主机上运行时用户正在从另一台设备或聊天界面进行交互,请改用“$HOME/.tempo/bin/tempo”钱包登录 --no-browser`。 在这种情况下,请直接将身份验证 URL 和验证码发送给用户,告诉他们确认代码,如果匹配则点击“继续”,然后要求他们在创建密码或钱包后回复消息。在主机完全准备好之前,可能仍需要第二轮授权。 **第 3 步 — 确认准备就绪:** `"$HOME/.tempo/bin/tempo" wallet -t whoami` ### 设置规则 - 不要使用 `export PATH=..
报告用户活动并向 Glean 提交反馈。在记录用户交互或提供有关搜索结果的相关反馈时使用。
就计划或设计不断地采访用户,直到达成共识,解决决策树的每个分支。当用户想要对计划进行压力测试、对其设计进行盘问或提到“盘问我”时使用。
ouim-me
from GitHub
工具与效率
📄 configuration.md
📄 deployment.md
📄 extending.md
本指南适用于 AI 代理(Claude 等)帮助新用户交互设置 Reacher。按顺序完成每个步骤,并在需要时询问用户输入。
namuh-eng
from GitHub
工具与效率
拉尔夫到拉尔夫自主产品克隆器的交互式入门。使用网络搜索研究目标产品 URL,评估克隆是否可行,逐步采访用户有关规模和现有设置的信息,仅解释他们仍需要设置的服务,获得用户确认,然后配置项目并启动构建循环。每当用户想要克隆产品、提到“我应该构建什么”、“加入”、“设置 ralph”、“我想克隆 X”或正在启动 ralph 到 ralph 工作流程时,请使用此技能。当用户说出产品名称或 URL 并且似乎想要复制它时也会触发。
darkroomengineering
from GitHub
数据与AI
来自 Oracle 的专家指导和建议。在以下情况下使用: - 用户对最佳实践有疑问 - 用户需要架构指导 - 用户询问“我应该做什么”、“我应该如何”、“建议” - 需要专家对方法的意见 - 用户对决策不确定
就计划或设计不断地采访用户,直到达成共识,解决决策树的每个分支。当用户想要对计划进行压力测试、对其设计进行盘问或提到“盘问我”时使用。
jrenaldi79
from GitHub
数据与AI
与其他 LLM(Gemini、GPT、ChatGPT、Codex、o3、DeepSeek、Qwen、Grok、Mistral 等)进行对话,并将结果折叠回您的上下文中。触发时间:用户要求与另一个法学硕士或模型交谈、聊天、使用、通话或产生;用户提及 Gemini、GPT、ChatGPT、Codex、o3、DeepSeek、Claude(作为 sidecar 目标)、Qwen、Grok、Mistral 或任何非当前模型的名称;用户要求从另一个模型获得第二意见;用户希望使用不同的模型进行并行探索;用户说“sidecar”、“fork”或“fold”。
contember
from GitHub
工具与效率
用于代理和用户之间结构化通信的交互式视觉画布。在用户浏览器中打开丰富的可注释文档,用户可以在其中审阅、评论、回答问题并提交反馈。支持规划、架构审查、代码审查、发现访谈、实施摘要、提案、决策文档和解释。
vkpriyesh
from GitHub
开发与编程
📄 COLOR_TOKENS.md
📄 COMPONENT_PATTERNS.md
📄 DOCUMENTATION.md
采用注重用户结果、信任、可访问性和性能的精英设计原则构建软件。在创建 UI 组件、设计用户流程、编写生产代码、检查代码质量或用户提及 UX、可访问性、性能或以信任为中心的开发时使用。
marklubin
from GitHub
工具与效率
当用户参考以前的工作、询问最近发生的事情、需要有关项目或人员的背景信息,或者当您应该存储通话、会议或重要对话的笔记时,请使用。当用户说“记住这一点”或要求您搜索内存时也会激活。
bytesquashcom
from GitHub
工具与效率
当用户报告应用程序中的错误、错误、崩溃、意外行为或性能问题,或要求“调查”、“调试”、“检查日志”、“查看错误”、“发生了什么”、“X 为什么失败”或“跟踪请求”时,请使用此技能。当用户粘贴错误消息或堆栈跟踪并寻求帮助时也会激活。当用户询问“我的应用程序在做什么?”、“显示我运行 X 时发生了什么”、“跟踪此流程”、“我的服务正在接收日志吗?”、“我正在测试此端点 - 我看到什么?”或任何探索性运行时问题时,也可以使用此方法。当用户想要在其应用程序中设置、配置或验证日志记录/OTLP 工具时也可使用。需要连接 Loggles MCP 工具。
创作者贡献榜
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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