- 📄 SKILL.md
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使用 Netlify AI Gateway 访问 AI 模型的指南。添加 AI 功能或选择/更改 AI 模型时使用。选择型号之前必须阅读。涵盖支持的提供程序(OpenAI、Anthropic、Google)、SDK 设置、环境变量和可用模型列表。
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以最大令牌效率创建、优化、更新和验证 AGENTS.md 文件。当用户要求 (1) 为任何存储库创建新的 AGENTS.md 文件,(2) 优化/压缩现有 AGENTS.md 以减少令牌数量,(3) 更新/刷新 AGENTS.md 以与代码库更改同步,(4) 验证 AGENTS.md 质量和完整性,或 (5) 改进 AGENTS.md 文件以使 AI 代理更有效时使用。始终生成令牌高效、精简的输出,重点关注可操作的命令和模式,同时保持与模型无关的语言。
生成专属 AI 人格配置 SOUL.md,支持三种模式: (1) 蒸馏名人:输入人名 → 自动搜索 → 生成 SOUL.md (2) SBTI/MBTI:输入类型 → 匹配预设 → 生成 SOUL.md (3) 自定义:输入描述 → 生成 SOUL.md 触发词:「蒸馏」「生成」「我是」「做一个XX的视角」「SOUL.md」「人格配置」 「帮我生成一个人格」「我的MBTI是」「SBTI」「生成我的分身」 --- # Soul Generator 🎭 > *「让 AI 成为另一个你 — 或者你想成为的那个人」* 告别通用的 chatbot 感。不止是人格——是记忆、风格、和思考方式,全部内联在一个文件里。 ## 三种使用模式 ### 模式一:蒸馏名人(上网搜索) ``` > 帮我蒸馏乔布斯 > 用马斯克的视角分析一下这个决策 > 做一个张一鸣的思维框架 ``` 自动上网搜索这个人的著作、访谈、社交媒体发言,提炼心智模型和表达风格,生成完整 SOUL.md。 ### 模式二:SBTI / MBTI 生成 ``` > 我是 MALO(吗喽),做过独立开发,讨厌开会 > 用 ENTP 风格生成 SOUL.md > 给我一个 BOSS 型销售的人设 ``` 匹配预设类型,结合你的个人背景,生成专属配置。 ### 模式三:完全自定义描述 ``` > 帮我生成一个 AI 人格 > 他:直接、不耐烦、喜欢动手大于动嘴 > 做过:抖音早期员工,创业2次 > 讨厌:无意义会议和废话 ``` ## 输出:一个文件 ``` ~/.openclaw/workspace/soul/[名字]/SOUL.md ``` **Skill 只在生成时调用一次。生成之后,模型直接读 SOUL.md,不需要 skill 再次介入。** --- ## 模式一详解:蒸馏名人 ### 执行流程 ``` 用户输入人名 ↓
使用 Nia AI 索引和搜索代码存储库、文档、研究论文、HuggingFace 数据集、本地文件夹、Slack 工作区、Google Drive、X (Twitter) 和软件包。包括身份验证引导、Oracle 自主研究、GitHub 实时搜索、Tracer 代理、依赖性分析、上下文共享、代码顾问、文档代理、数据提取、文件系统操作和通用连接器。
通过 ADB 自动进行 Android UI 树调试。当应用程序阻止 UI 检查或可访问性节点丢失时使用;收集 uiautomator 转储、重点窗口信息和 logcat 层次结构转储以进行分析。
个人预算和财务规划技能。在以下情况下使用:(1) 按类别或时间段分析支出模式,(2) 比较预算与实际支出,(3) 计算储蓄率,(4) 预测现金流,(5) 规划具有税务意识的财务决策。工具:用于预算/交易数据的actual-mcp,用于投资组合上下文的ghostfolio-mcp。 --- # 个人预算## 工具映射|任务| MCP 服务器 |关键工具| |------|------------|------------| |交易历史、余额、预算 |实际预算| `交易(操作=“列表”)`,`帐户(操作=“列表”)`,`预算(操作=“月”|“月”)` | |类别细分 |实际预算| `analytics(操作 =“spending_by_category”)`、`category(操作 =“groups_list”)` | |投资余额和分配|鬼影-MCP | `get_portfolio_summary`、`get_portfolio_positions` | |净资产计算|两者 |实际(现金/债务)+ Ghostfolio(投资)| ## 支出分析 ### 类别细分 1. 使用带有日期范围过滤器的“transaction(operation="list")` 提取目标期间的交易 2. 按类别分组 — 报告绝对金额和占总支出的百分比 3. 标记超出预算分配的类别 4. 将结果显示为排名表:类别|预算|实际 |方差|占总数的百分比 ### 月度趋势 1. 提取 3-6 个月的交易数据 2. 计算每个类别的每月总计 3. 计算每月变化(绝对值和百分比) 4. 标记持续增长的类别(连续 3 个月以上增长) 5. 区分经常性/固定费用(租金、保险、订阅)和可变费用(杂货、餐饮、娱乐) ### 异常检测 - 标记单个交易 >类别平均交易规模的 2 倍 - 标记当月支出超过过去 3 个月平均支出 > 25% 的类别 - 标记前几个月未见过的新收款人(潜在的新订阅)## 预算与实际差异分析
运行竞争分析——深入分析、景观分析、综合分析或监控。
使用 build123d 根据文本描述生成 3D 模型,并将其渲染在浏览器查看器中。当要求“渲染”、“制作 3D 模型”、“创建零件”、“设计”、“建模”或任何 3D 建模请求时使用。
专业数据分析 — 读取 CSV/JSON/Excel、汇总统计、异常值、ASCII 图表、见解。当用户需要分析数据文件或验证管道数据时使用。
如何使用EVAS Verilog-A行为模拟器(pip包:evas-sim)。每当用户想要仿真 Verilog-A (.va) 模型、运行 Spectre (.scs) 网表、检查仿真可行性、安装 evas-sim 或读取仿真输出(tran.csv、strobe.txt)时,请使用此技能。触发诸如“模拟此”、“运行此 VA 模型”、“EVAS 可以处理此”、“evas 运行”、“evas 模拟”、“检查此是否可模拟”或任何提及 evas-sim 的短语。
将一个真实的人蒸馏为 AI Skill —— 她的声音、她的记忆、她的温度。 通过聊天记录、照片、文字叙述等原材料,构建一个完整的数字副本。
命令运行程序 `just` 的参考。在使用“justfile”的项目中工作或当用户提到“just”或“justfile”时使用。 --- Just ==== Discovery --------- - `just --dump` 打印 justfile - `just --evaluate` 打印变量值 - `just --help` 打印详细的命令行语法帮助 - `just --list` 打印带有描述的配方 - `just --show <RECIPE>` 打印配方源 - `just --summary` 打印没有描述的配方 执行 --------- - `just` 运行默认配方 - `just <RECIPE>` 运行特定配方 - `just <RECIPE> <ARG1> <ARG2` 使用参数运行配方语法 ------ ```just
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: