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vercel-composition-patterns
反应可扩展的组合模式。在通过布尔属性扩散重构组件、构建灵活的组件库或设计可重用的 API 时使用。触发涉及复合组件、渲染道具、上下文提供程序或组件架构的任务。包括 React 19 API 更改。
反应可扩展的组合模式。在通过布尔属性扩散重构组件、构建灵活的组件库或设计可重用的 API 时使用。触发涉及复合组件、渲染道具、上下文提供程序或组件架构的任务。包括 React 19 API 更改。
Archon 可以在开发循环期间被 AI 代理作为一项技能调用,以提供架构上下文和验证。
执行计算和数学运算。用于算术、转换或公式。
通过终端进行所有 GitLab 操作的综合 GitLab CLI (glab) 命令参考和工作流程。当用户提到 GitLab CLI、glab 命令、GitLab 自动化、通过 CLI 进行 MR/问题管理、CI/CD 管道命令、存储库操作、身份验证设置或任何 GitLab 终端操作时使用。路由到 auth、CI、MR、issue、releases、repos 和 30 多个其他 glab 命令的专门子技能。在 glab、GitLab CLI、GitLab 命令、GitLab 终端、GitLab 自动化上触发。
RESTful API 设计约定,包括端点命名、HTTP 方法、状态代码、分页、错误处理和版本控制模式。在设计 API、创建端点或审查 API 合同时使用。
用于编码项目的持久上下文网络。跨会话跟踪任务、依赖关系、决策和实施记录。
针对实时 LGTM 堆栈对 Grafana Lens 代理工具进行端到端集成测试。检测本地代码更改并对受影响的工具运行有针对性的测试。
mise + fnox + infisical 秘密工具链的知识和护栏,涵盖秘密注入、秘密提供者和环境变量卫生。
重构臃肿的 AGENTS.md、CLAUDE.md 或类似的代理指令文件,以遵循渐进公开原则。将整体文件拆分为有组织的、链接的文档。
ASO(App Store Optimization)+ App 冷启动。覆盖关键词研究、metadata 优化、UGC 创作者矩阵、 TikTok 投流、AI 多账号矩阵、多语言本地化。从 gingiris-aso-growth 提炼。
按照注册表模式向 agent-command-sync 添加新的代理(工具)支持
确定性工作流程,用于从 YouTube URL、剧集网页(包括小鱼洲)、Apple 播客标题搜索、X/Twitter 链接、直接音频 URL 或纯剧集标题查找完整播客转录并将其导出为经过清理的 TXT 文件。当用户要求逐字稿/文字版/成绩单/txt 并希望尽量减少试错时使用。
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: