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tomorrowdao-agent-skills
TomorrowDAO 治理、BP 和代理资源运营。
TomorrowDAO 治理、BP 和代理资源运营。
连接到 EmblemVault 并通过 Emblem AI - Agent Hustle 管理加密钱包。支持 Solana、以太坊、Base、BSC、Polygon、Hedera 和比特币。当用户想要交易加密货币、检查余额、交换代币、与区块链钱包交互或创建和使用配置文件范围的代理钱包时使用。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
当任务跨越多种 AEC 技术(Blender、IfcOpenShell、Bonsai、Sverchok)并且您需要决定哪个工具处理哪个步骤时,或者在编排多步骤 BIM 管道(例如 IFC 创建到可视化到创作)时使用。防止在同一上下文中混合 IfcStore.get_file() 与 ifcopenshell.open() 的常见错误,或在 Bonsai 加载会话之外调用 Bonsai 运算符。提供用于技术选择、工作流程排序和工具之间的桥梁模式的决策树。
使用 Peekaboo(基于视觉的 GUI 自动化)和 AppleScript(应用程序脚本)控制 macOS。涵盖 GUI 应用程序、AirDrop、桌面通知、日历、提醒、快捷方式、Finder 和系统自动化。触发诸如“打开文本编辑”、“截取屏幕截图”、“空投此文件”、“发送通知”、“创建提醒”、“添加到日历”、“运行快捷方式”、“单击此”、“在此应用程序中输入内容”等请求。
快照存储 + /compact 指令。通过一个命令即可完成。
这项技能为 AI 编码代理提供了有效为 Kader 存储库做出贡献所需的指南和参考材料。在编写代码、修复错误、添加功能或对 Kader 项目进行任何修改时使用此技能。
参考指南,涵盖在 Claude API 上构建代理的决策启发法,包括工具界面设计、上下文管理、缓存策略和组合工具调用
Java 阶段1鉴权维度提取器。作为页级 auth subagent 使用:输入一页 `class_names[]` 后,对每个类先看 methods/fields,再按需用 get_method_by_name 拉少量方法源码,识别与鉴权或访问控制相关的 Filter、Interceptor、Aspect、注解、配置类和关键 API,并按类返回 auth_marker 记录。本阶段只标记相关性,不分析正确性或绕过。
双协议代理支付服务,支持 x402(HTTP 402 链上稳定币支付)和 AP2(具有加密授权的 Google 代理支付协议)。将 AI 支付意图路由至 web3(Ethereum、Base、Polygon via Viem)或 web2(Stripe、PayPal、Visa Direct、Mastercard Send、Google Pay、Apple Pay)网关。包括 AWS KMS 密钥管理、具有支出限制和合规性检查的 SQLite 支持的策略引擎、策略违规的人机循环确认、完整的审计跟踪以及 CLI/Web API/聊天界面。当用户要求汇款、购买资源、购买东西、转移加密货币或处理任何类型的付款时,请使用此技能。
初始化专用技能。仅在用户显式输入 `$bingo-spec-coding-max-skill` 时使用。将项目初始化为 Spec 驱动结构,创建 AGENTS.md、spec 目录及模板,并把 doc 目录下的提示词与示例注入到 spec/prompts 与 spec/usage。支持中文或英文 spec 环境,默认中文。支持 Windows 与 macOS,默认 dry-run,使用 --apply 才落地。
使用 AgentGo 作为 Go 库来构建 AI 代理、RAG 管道和多代理团队。在编写需要 AI 代理功能、文档摄取、语义搜索或多代理编排的 Go 代码时使用。
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: