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在制作需要特定于场景的窗格布局、实时交互演练和用于自动视频编辑的机器可读时间码的屏幕录制演示时使用。
在制作需要特定于场景的窗格布局、实时交互演练和用于自动视频编辑的机器可读时间码的屏幕录制演示时使用。
逆向工程成功。从完成的事情开始倒推。每一步都可验证。
每个家庭助理 Lovelace 的 Esperto di HTML-JS 卡。使用 HTML、CSS 和 JavaScript 内联创建卡:variabili hass/entities/card、hass-update 事件、callService、shadow DOM。
飞书项目(Meego/Meegle)操作工具。支持查询和管理工作项、节点流转、视图查询、个人待办、排期统计等功能。 Use when user needs to work with Feishu/Lark Meego project management — including querying work items, creating/updating work items, completing workflow nodes, checking views, listing todos, analyzing schedules/workloads, or searching with MQL. 关键词:飞书项目、meego、meegle、工作项、需求、任务、缺陷、排期、视图、待办、节点。 --- # 飞书项目 (Meego/Meegle) 操作指南 本技能通过 Meegle CLI来操作飞书项目数据。输出语言跟随用户输入语言,默认中文。 > 各命令的调用示例见 [references/api-examples.md](references/api-examples.md)。 > **授权流程**(所有业务命令前必须执行):见 [references/auth-guard.md](references/auth-guard.md) > **CLI 使用指南**(命令结构、参数传递、命令发现):见 [references/cli-guide.md](references/cli-guide.md) --- ## Project 空间域 ### project search 搜索空间信息,将空间名转换为 project_key 或验证空间是否存在。 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | --project-key | string | 是 | 空间 projectKey、simpleName 或空间名称 | --- ## WorkItem 工作项域 > 元数据查询命令(`workitem meta-types` / `workitem meta-fields` / `workitem meta-roles` / `workitem meta-create-fields`)的参数表见 [references/workitem.md](references/workitem.md)。 ### workitem create 创建工作项实例。**务必先用 `workitem meta-fields` 获取字段信息,`workitem meta-roles` 获取角色信息。模板 ID 是必填项。** | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | --work-item-type | string | 是 | 工作项类型 | | --project-key | string | 否 | 空间标识 | | --fields | array | 否 | 字段值列表,每项含 field_key 和 field_value | ### workitem get 按 ID/名称查询工作项概况。不传 fields 时仅返回固定基础字段;如需自定义字段数据,先调 `workitem meta-fields` 获取字段 key 后传入 fields。 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | --work-item-id | string | 是 | 工作项 ID 或名称 | | --project-key | string | 否 | 空间 key | | --fields | array | 否 | 要查询的 field_key 或 field_name | ### workitem batch-get 批量查询工作项(Meegle CLI 客户端 fan-out:并发调用 `workitem get`)。单次 ≤ 200 个 ID,3 并发,返回 `{results, errors, summary}`;ID 量大时用 `--format ndjson` 流式输出。 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | --work-item-ids | array | 二选一 | 工作项 ID 列表(逗号分隔或多次传入) | | --ids-file | string | 二选一 | 从文件读取 ID(一行一个,`#` 开头注释) | | --fields | array | 否 | 要查询的 fi
从源代码重建 eforge 并重新启动守护进程。在进行代码更改后的开发过程中使用,以便 MCP 工具获取最新版本。
任务生成后,跨spec.md、plan.md 和tasks.md 执行非破坏性跨工件一致性和质量分析。
分析代码库并推荐 Claude Code 自动化(挂钩、子代理、技能、插件、MCP 服务器)。当用户请求自动化建议、想要优化其 Claude Code 设置、提到改进 Claude Code 工作流程、询问如何首先为项目设置 Claude Code 或想要知道他们应该使用哪些 Claude Code 功能时使用。
组成一个综合的聚合资源 - 遍历绑定到单个锚点或围绕单个锚点的许多注释,组装 markdown,生成一个旨在阅读(而不是引用)的资源
检查 GitHub 或 GitLab 拉取请求(或合并请求)是否有未解决的审核评论、失败的状态检查和不完整的 PR 描述。等待待处理的检查完成,将问题分类为可操作或信息性的,并可选择修复和解决它们。当用户想要检查 PR/MR、解决审核反馈或准备 PR 进行合并时使用。
使用 Apollo Client 4.x 构建 React 应用程序的指南。在以下情况下使用此技能:(1) 在 React 项目中设置 Apollo 客户端,(2) 使用钩子编写 GraphQL 查询或突变,(3) 配置缓存或缓存策略,(4) 使用反应变量管理本地状态,(5) 排除 Apollo 客户端错误或性能问题。
通过严格的评估批判性地分析内容、主张或论点。
向 vLLM-Omni 添加新的扩散模型(文本到图像、文本到视频、图像到视频、文本到音频、图像编辑),包括 Cache-DiT 加速和并行支持(TP、SP/USP、CFG-Parallel、HSDP)。在集成新的扩散模型、将扩散器管道或自定义模型存储库移植到 vllm-omni、创建新的 DiT 转换器适配器、添加扩散模型支持或为现有模型启用多 GPU 并行性和缓存加速时使用。
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: