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youtube-transcriber
使用本地转录服务从 YouTube 视频捕获转录。该服务会在可用时获取官方 YouTube 字幕,或使用 Whisper 在本地进行转录。
使用本地转录服务从 YouTube 视频捕获转录。该服务会在可用时获取官方 YouTube 字幕,或使用 Whisper 在本地进行转录。
为被请求的人制作一张去除背景的肖像图像,并通过 Telegram 发送。主要界面:Google Chrome、Pixelmator Pro、Telegram。输入:人物或图像搜索查询、电报收件人/聊天、可选的现有图像文件...触发提示:Google Chrome 搜索 | Google Chrome 人物或图像搜索查询、电报收件人/聊天、可选现有图像... |为被请求的人制作一张去除背景的肖像图像,并通过 Telegram 发送。
根据研究结果或给定主题撰写 LinkedIn 帖子。当被要求创建 LinkedIn 内容、专业帖子或思想领导力文章时,请使用此技能。
以统计严谨性设计、计划和分析 A/B 测试。当用户询问 A/B 测试、对比测试、实验设计、统计显着性、样本量计算、测试持续时间、多变量测试或转换实验时使用。触发短语包括“A/B 测试”、“分割测试”、“实验”、“统计显着性”、“样本量”、“测试持续时间”、“哪个版本获胜”、“转换实验”、“假设检验”、“变体测试”。
通过 bash 使用 AppleScript 创建和编辑 Keynote 演示文稿的指南
将架构或设计决策记录为结构化 ADR 文件。触发器:“/adr”、“记录这个决定”、“写一个 adr”、“记录这个选择”、“架构决定”、“我们为什么选择”。在做出决定之后使用——而不是在探索期间使用。与 /brief 配套(简短锁定范围;adr 记录实施期间或实施后做出的关键技术选择)。
在写作前通过问答指导交互式模块设计。当用户想要一起设计模块、类或功能时,或者当他们说“/spec-design”时使用。
通过使用 ffmpeg 提取和分析视频帧,向文字记录添加视觉描述。使用视频剪辑的定期视觉描述创建视觉记录。当所有文件都存在音频转录本 (transcript) 但尚未创建视觉转录本 (visual_transcript) 时使用。
从文档、教程或示例中创建新技能。当用户想要从学习材料或现有内容中创建技能时使用。
以交互方式探索模棱两可或早期的想法——跟踪愿望准备情况并具体化为 /wish 的设计。
调整设计以适应不同的屏幕尺寸、设备、环境或平台。实现断点、流体布局和触摸目标。当用户提到响应式设计、移动布局、断点、视口自适应或跨设备兼容性时使用。
在任何创造性工作或重大改变之前使用。在“集思广益”、“让我们集思广益”、“深入分析”、“分析此功能”、“思考”、“帮助我设计”、“探索选项”或当用户要求对更改、功能或架构决策进行彻底分析时激活。指导协作对话,通过一次提出一个问题、方法探索和增量验证将想法转化为设计。
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: