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在发布之前验证内容的真实性、准确性和链接完整性。捕获捏造的统计数据、无效的 URL、错误的来源以及与品牌 DNA 相矛盾的公司声明。
在发布之前验证内容的真实性、准确性和链接完整性。捕获捏造的统计数据、无效的 URL、错误的来源以及与品牌 DNA 相矛盾的公司声明。
AI 引擎优化 - 用于 AI 引用的语义三元组、页面模板、内容集群
使用多提供商路由从文本生成图像 — 支持 Nanobanana 2、Seedream 5.0、GPT Image、Midjourney Niji 7(仅限动画/插图)和本地 ComfyUI 工作流程。包括 1,300 多个精选提示和风格感知提示增强。当用户想要创建图像、设计资产、增强提示或管理 AI 艺术工作流程时使用。
使用豆包(豆包/Volcengine)TTS API 生成高质量语音音频。当用户要求生成音频、播客、画外音或文本转语音输出时,请使用此技能。
使用 amazon-ebs 构建器通过 Packer 构建 Amazon 系统映像 (AMI)。为 EC2 实例创建自定义 AMI 时使用。
在回答 treasury_bulletins_parsed 的数据分析问题时立即使用此技能 - 识别问题类型、选择适用技能并在实施前汇聚最佳分析方法的内部设计思维
您必须在任何创造性工作之前使用它 - 创建功能、构建组件、添加功能或修改行为。在实施之前探索用户意图、要求和设计。
全面的文档创建、编辑和分析,支持跟踪更改、注释、格式保存和文本提取。当 Claude 需要使用专业文档(.docx 文件)来执行以下操作时:(1) 创建新文档,(2) 修改或编辑内容,(3) 使用跟踪的更改,(4) 添加注释或任何其他文档任务
通过 CLI 与实时 Hunk diff 审查会话交互。检查审阅焦点、导航文件和块、重新加载会话内容以及添加内联审阅注释。当用户正在运行 Hunk 会话或想要以交互方式查看差异时使用。
高保真 HTML 设计和原型创建。每当用户要求以 HTML 格式设计、原型、模型或构建视觉工件时,请使用此技能 - 包括幻灯片、交互式原型、登陆页面、UI 模型、动画或任何视觉设计工作。当用户提到 Figma、设计系统、UI 套件、线框图、演示文稿或想要探索视觉设计方向时也可以使用。即使他们只是说“让它看起来不错”或“为 X 设计一个屏幕”,这项技能也适用。
当用户想要制作短视频(5-120 秒)时使用此技能。
通过自然语言控制涂鸦智能家居设备。当用户要求控制智能设备(打开/关闭灯光、交流电、插头、调节亮度/温度/模式)、查询设备状态或列出设备、管理家庭和房间、重命名设备、按位置查看天气、发送通知(短信、语音通话、电子邮件或应用程序推送)、查看设备数据统计(例如能源/功耗)或从 IPC 摄像机捕获快照/短视频时使用。需要 TUYA_API_KEY。
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: