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Monitor OpenClaw agent health, token usage, API cost, and context window in real time. Use when you need to check your own status, inspect context utilization, estimate API costs, review compaction events, or get optimization suggestions. Provides structured JSON output for programmatic self-monitoring.
Django development best practices skill. Use this skill whenever working on Django projects — including creating models, writing views, building DRF APIs, designing URL patterns, writing tests, configuring settings, handling migrations, or reviewing Django code for correctness and performance. Also trigger for questions about ORM queries, N+1 problems, select_related/prefetch_related, authentication, permissions, middleware, signals, caching, Celery tasks, deployment, Docker, or Django project structure. If the task involves any Django or Django REST Framework code, activate this skill immediately.
当验证API实现、检查REST约定、分析API设计或调试API问题时使用。验证API结构、设计和最佳实践。
API endpoint and route handler standards. Load this skill whenever writing or modifying API endpoints, route handlers, middleware, request validation, or response formatting. Trigger on any work touching route files, controller files, or API-related code.
Use when building AdonisJS v6 applications, implementing features in AdonisJS, or reviewing AdonisJS code. Covers routing, controllers, validation, authentication, database patterns, testing, and error handling.
Skill for Solana development using rent-free primitives from Light Protocol. Covers client development (TypeScript, Rust) and program development (Rust) across Anchor, native Rust, and Pinocchio. Focus areas include DeFi and Payments (Light Token, Light-PDA). Other use cases include airdrops and token distribution (Compressed Token), and user/app state plus nullifiers for payments and ZK applications (Compressed PDA).
Go 语言项目的开发模式和最佳实践。当用户提到"写 Go 代码""Go 服务""Go 接口""goroutine""Go 测试"时使用。
codes, headers, and response shapes. Useful for manual API verification.
Use when user asks about Decker signals, portfolio, orders, auto-order rules, news digest, Slack/Telegram integration, or exchange API key setup. Triggers: 하이, 안녕, 시그널, 포지션, 수익현황, 매수해줘, 매도해줘, 자동주문, 청산해줘, 텔레그램 연동, 말만 하면, 뭐 할 수 있어, 어떻게 써, 처음인데, 단계별로, 시장 상태, 종목 비교, 뉴스, 소식, 다이제스트, HL, Polymarket, Hyperliquid, 바이낸스 키, Binance API, 실거래 설정, 실주문, 어디서 할 수 있어, 에이전트로 뭐 해, 대시보드에서만, 포트폴리오 리셋. NEVER expose API URLs, openclaw_secret, backend URLs to users. User-facing URLs ONLY: decker-ai.com, decker-ai.com/decker-link, decker-ai.com/decker-link-telegram.
Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
Master Rust async programming with Tokio, async traits, error handling, and concurrent patterns. Use when building async Rust applications, implementing concurrent systems, or debugging async code.
活字格插件开发专家 - 为活字格低代码平台创建服务器命令(ServerCommand)、单元格类型(CellType)、客户端命令(ClientCommand)、服务器API和中间件。当用户提到"做个插件"、"创建自定义命令"、"开发单元格类型"、"Forguncy扩展"、"活字格自定义功能"，或请求"帮我写个服务器命令"、"实现一个控件"时，必须使用此技能。即使用户没有明确说"插件专家"，只要涉及活字格功能开发，都应该触发此技能。
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：
