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用于设计和生成外部服务集成代码的 API 架构师。在构建 REST API 客户端、服务集成或应用弹性模式(断路器、舱壁、限制、退避)时使用。跨服务/管理器/弹性层生成完全实现的代码。
用于设计和生成外部服务集成代码的 API 架构师。在构建 REST API 客户端、服务集成或应用弹性模式(断路器、舱壁、限制、退避)时使用。跨服务/管理器/弹性层生成完全实现的代码。
对用户当前使用工具的方式提出改进建议。分析现有配置、点文件和工作流程,以建议更好的模式、未使用的功能、集成或优化。
追溯 Web 标准(WHATWG、W3C、WICG、IETF)中的任何条款、元素、算法或 GitHub 问题/PR 的历史起源。
DCC 模型上下文协议 (MCP) 生态系统的基础库。提供 Rust 支持的操作管理、技能系统、IPC 传输、MCP Streamable HTTP 服务器(2025-03-26 规范,具有 2025-06-18 和 2025-11-25 感知)、沙箱安全性、共享内存、屏幕捕获、USD 场景支持以及用于 AI 辅助 DCC 工作流程的遥测。在使用 Maya、Blender、Houdini、3ds Max 或任何 DCC MCP 集成时使用。
Use this skill whenever the user wants to extract architecture diagrams from academic papers, filter out invalid images, analyze the structure and components of diagrams, automatically match suitable color schemes, or says "提取论文架构图", "架构图分析", "从PDF中提取图表", "自动分析架构图", "architecture diagram extraction", "extract figures from pdf", "analyze architecture diagram".
执行计算和数学运算。用于算术、转换或公式。
当 Studio 套牌应通过占主导地位的伪 3D HTML/CSS 英雄模型页面解释一个系统、架构、芯片、引擎、平台、设备或核心对象时使用。专注于左叙述、右单一模型、强大的空间深度和克制的执行演示,没有仪表板混乱。
提供 Flare FAssets 的领域知识和指导——打包代币(FXRP、FBTC 等)、铸造、赎回、代理、抵押品和智能合约集成。在使用 FAssets、FXRP、FBTC、FAssets 铸造或赎回、Flare DeFi、代理/抵押品流或 Flare Developer Hub FAssets API 和合约时使用。
生产事件管理的标准操作程序,包括严重性分类、升级路径、通信协议和事后分析流程。
Spandrel 知识图的创作规则 — 表面/模式/作者身份、/假设,以及编辑图内容(节点、描述、链接描述)时的审计启发式。引用图中的规范知识而不是对其进行硬编码。使用 Spandrel frontmatter 编辑 markdown 时,或在创作/审核任何 Spandrel 知识图内容时自动加载。
Things 3 的每日审核工作流程 — 提取今天的任务、收件箱和最近的工作;生成按区域和项目分组的结构化 Markdown 摘要,并标记逾期项目。用于早晨的站立会议、一天结束的总结或每周回顾。
当用户想要练习 LeetCode 问题、提交解决方案或设置 LeetCode 集成时使用。涵盖MCP服务器安装、学习指导练习流程、解决方案提交和身份验证。
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: