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cognithor
Cognithor - 代理操作系统:本地优先的自治代理操作系统。 16 个 LLM 提供商、17 个通道、112+ MCP 工具、5 层内存、A2A 协议、知识库、语音、浏览器自动化、计算机使用、自我修复、自我改进。 Python 3.12+、Apache 2.0。
Cognithor - 代理操作系统:本地优先的自治代理操作系统。 16 个 LLM 提供商、17 个通道、112+ MCP 工具、5 层内存、A2A 协议、知识库、语音、浏览器自动化、计算机使用、自我修复、自我改进。 Python 3.12+、Apache 2.0。
使用基于人物科学 (PRISM)、词汇路由和故障模式分类 (MAST) 的 7 组件格式创建结构化代理定义。生成具有真实世界职位名称、专家领域词汇有效负载(15-30 个术语)、显式可交付成果、决策边界、命令式 SOP 和命名反模式监视列表的代理。当用户想要创建代理、定义角色、构建角色或需要针对特定领域的专门 AI 助手时,请使用此技能。当任务规划器委派团队角色的代理创建时也会触发。适用于任何领域——软件、营销、安全、运营、设计、写作、研究等。请勿用于创建技能(使用 Skill Creator)或团队组成(使用 Mission Planner)。 --- # Agent Creator 按照 7 组件格式创建结构化代理定义。 通过此技能生成的每个代理都基于角色科学研究、词汇路由机制和 MAST 故障分类法。 --- ## 专家词汇有效负载 **代理设计:** 角色身份、领域词汇有效负载、可交付成果、决策权限、标准操作程序、反模式监视列表、交互模型、移交工件、质量门 **组织结构:** RACI 矩阵、任务相关成熟度 (Andy Grove)、爆炸半径、报告线、升级路径、范围外边界 **安全与风险:** STRIDE 威胁模型、OWASP Top 10、攻击表面、威胁建模 (Shostack) **角色科学:** 角色对齐、角色准确性权衡、PRISM 框架、角色-任务对齐规则、奉承降级、代币预算 **词汇机制:** 词汇路由、嵌入空间、知识集群、分发中心、15 年从业者测试、子域聚类、归因放大 --- ## 反模式观察列表 ### 奉承角色 - **检测:**最高级和绝对 i n 角色认同——“世界一流”、“最好”、“永远”、“从来没有”、“无与伦比”、“领先专家”。 - **为什么会这样
创建结构化任务平面任务数据包(PROMPT.md、STATUS.md),以便通过任务协调器扩展 (/orch) 进行自主代理执行。当被要求“创建任务”、“创建任务平面任务”、“暂存任务”、“准备执行任务”、“编写 PROMPT.md”、“为代理设置工作”、“对任务进行排队”时,或者每当用户想要定义将由另一个代理实例自主执行的工作时使用。
擅长选择和配置 AgenticFORGE 代理。通过正确的配置生成正确的 FunctionCallAgent、ReActAgent、PlanSolveAgent、ReflectionAgent、SimpleAgent、SkillAgent 和 WorkflowAgent 代码。当用户想要构建代理、在代理类型之间进行选择、配置代理选项或了解代理行为时使用。
管理 Bernstein 代理 — 列出活动代理、检查其输出、终止停滞的代理或流式传输实时日志。当用户询问代理、想要查看代理正在做什么或需要杀死代理时使用。 --- # Bernstein 代理管理 检查、监视和控制活动的 Bernstein 代理。 ## 何时使用 - 用户询问“正在运行哪些代理?”或“向我显示代理” - 用户想要查看特定代理正在做什么 - 用户说“杀死该代理”或“停止后端代理” - 用户询问“为什么该代理被卡住?”或者想要检查代理输出 - 用户想要查看代理日志 ## 说明 ### 列出代理 1. 运行 `scripts/agents.sh list` 以获取所有活动代理。 2. 清楚地呈现它们:``` ## 活性剂 (3) |代理|角色 |型号|状态 |任务|运行时 |成本| |--------|------|--------|--------|-----|---------|-----| | ses-a1b2 |后端|克劳德十四行诗-4 |活着| TASK-042:修复身份验证 | 4m 12 秒 | 0.32 美元 | | ses-c3d4 |质量保证 | gpt-4.1 | gpt-4.1 |活着| TASK-043:编写测试 | 2米45秒| 0.18 美元 | | ses-e5f6 |前端 |克劳德十四行诗-4 |停滞|任务-044:更新用户界面 | 8m 03s | 0.51 美元 | ``` ### 检查代理 3. 要查看代理正在执行的操作:`scripts/agents.sh logs <session_id>` 4. 显示最后约 20 行输出。 ### 终止代理 5. 要终止停止或行为不当的代理: `scripts/agents.sh Kill <session_id>` 6. 确认:“代理 ses-e5f6 已终止。任务 TASK-044 返回到打开队列。” ### 停顿检测 7. 如果任何代理显示“停顿”状态,主动建议杀死它。 8. 如果代理在超过 60 秒内未发送心跳,则该代理将被停止。
{这项技能教给代理什么}
为任何领域设计和构建人工智能代理。当用户满足以下条件时使用:(1) 要求“创建代理”、“构建助手”或“设计 AI 系统”(2) 想要了解代理架构、代理模式或自主 AI (3) 需要有关功能、子代理、规划或技能机制的帮助 (4) 询问 Claude Code、Cursor 或类似的代理内部结构 (5) 想要构建用于业务、研究、创意或操作任务的代理
通过 CSV 波形管道进行多维分析。钻石拓扑 - CLI 探索代理(第 1 波)、6 维评分代理(第 2 波)、决策综合代理(第 3 波)。使用 -q 快速模式支持双深度。取代 maestro-analyze 命令。
使用代理 SDK 创建编码的 Business Central 代理的端到端工作流程。遵循官方代理模板项目结构。生成具有正确接口签名的所有必需对象。创建新的 BC 代理时使用。
指导 Deep Agents 应用程序的架构决策。在深度代理与替代方案之间做出决定、选择后端策略、设计子代理系统或选择中间件方法时使用。
使用代理 SDK 创建编码的 Business Central 代理的端到端工作流程。遵循官方代理模板项目结构。生成具有正确接口签名的所有必需对象。创建新的 BC 代理时使用。
将编码任务委托给 Blackbox AI CLI 代理。具有内置判断功能的多模型代理,可通过多个 LLM 运行任务并选择最佳结果。需要 blackbox CLI 和 Blackbox AI API 密钥。
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: