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通过基于风险的深度选择,为已实施的代码更改生成架构和设计文档。自动评估风险信号、层扩散和变化幅度以选择文档级别 (A/B/C)。
通过基于风险的深度选择,为已实施的代码更改生成架构和设计文档。自动评估风险信号、层扩散和变化幅度以选择文档级别 (A/B/C)。
用户安装此技能后,安装、配置、修复、更新或重新绑定 Telegram Codex Bridge。当用户希望 Codex 以最少的用户操作接管桥接设置时使用,仅在不可避免的外部步骤(例如提供 Telegram 机器人令牌或向机器人发送消息)时中断。
在大型重构或广泛的代码更改后执行单元测试对齐。当用户明确使用命令“--校准测试--”或要求在大量修改后对齐/修复测试时触发。运行相关的单元测试,分析失败的测试用例,更新测试和/或实现,并迭代直至稳定。
使用 Crawl4AI 进行网络爬行和数据提取的完整工具包。当用户需要抓取网站、提取结构化数据、处理 JavaScript 密集型页面、爬行多个 URL 或构建自动化 Web 数据管道时,应该使用此技能。包括优化的提取模式和模式生成,以实现高效、无法学硕士的提取。
当在当前会话中实施已批准的任务或计划并且您准备好进行代码更改时使用。
当用户要求“评估 AI 素养”、“运行评估”、“检查素养水平”、“评估我们的 AI 协作”、“我们在框架中的位置”或想要使用 ALCI 工具确定其团队的 AI 素养水平时,应使用此技能。
创建或修改工具(.json + .sh 对)和技能(SKILL.md 文件),并使用 reload_capability 将它们热重新加载到活动对话中。当您想要构建新功能、使用新工具扩展自己、修复现有工具、创建或更新技能或构建完整的应用程序(Web 服务器、API、数据管道、CLI)时使用 - 所有这些都无需重新启动。 --- ## 概述 您可以在运行时扩展自己。新工具和技能通过“reload_capability”立即生效——无需重新启动会话。会话范围的功能位于会话目录中的 `core/` 中: - **工具**:`core/tools/<name>.json`(架构)+ `core/tools/<name>.sh`(实现) - **技能**:`core/skills/<name>/SKILL.md`(frontmatter + 正文) **工具的功能没有限制。** shell 脚本可以调用 Python、Node.js、任何语言或二进制文件系统。 先构建,立即使用。 --- ## 构建一个工具
FastAPI最佳架构(fba)项目开发指南。提供完整的架构规范、编码风格、插件开发指导。
根据 Drupal 的官方编码标准审查代码。为 AI 代理提供有关 Drupal 项目中的 PHP、JavaScript、CSS、Twig、YAML、SQL 和标记文件的全面指南。使用动态上下文发现仅加载基于正在审查的文件类型的相关标准。
当用户要求“计算代码质量”、“使用 APP 测量代码复杂性”、“使用 APP 比较实现”、“应用绝对优先级前提”、“使用质量计算”时,或者在 TDD 重构阶段比较替代实现时,应该使用此技能。基于米卡·马丁的作品。
当用户要求“分析文档”、“提取见解”、“深入阅读”、“此文件中的见解是什么”或者想要从文档中获得更多内容时,应使用此技能。它读取文档并应用结构化的分析框架,该框架可以呈现不明显的见解、紧张局势、可操作的要点和差距,而不是生成通用摘要。
提供基于ANX协议的前端编程指南,包括基于目录的索引查找
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: