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导入技能

mstsirkin mstsirkin
from GitHub 工具与效率
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interminai

控制交互式终端应用程序,例如 vim、git rebase -i、git add -i、git add -p、apt、rclone config、sudo、w3m 和 TUI 应用程序。还可以监督另一个 CLI LLM(光标代理、codex 等) - 通过在确认提示时按 y/n 来批准或拒绝其操作。当您需要与需要键盘输入、显示提示、菜单或具有全屏界面的应用程序交互时使用。当命令失败或因“输入不是终端”或“输出不是终端”等错误而挂起时也可以使用。比特定于应用程序的黑客(例如 GIT_SEQUENCE_EDITOR)或通过文件使用绕过交互性更好。

0 45 1个月前 · 上传 详情页 →
farming-labs farming-labs
from GitHub 数据与AI
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ask-ai

在 @farming-labs/docs 中配置 Ask AI(RAG 支持的 AI 聊天)。在启用 AI 聊天、设置模式(搜索与浮动)、浮动样式(面板、模态、弹出框、全模态)、位置、提供者、模型、建议问题、apiKey、systemPrompt 或 maxResults 时使用。涵盖 Next.js、SvelteKit、Astro、Nuxt 和环境变量。

0 45 1个月前 · 上传 详情页 →
YuDefine YuDefine
from GitHub 内容与多媒体
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adapt

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。

0 45 1个月前 · 上传 详情页 →
xiwan xiwan
from GitHub 工具与效率
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acp-bridge-caller

v0.11.6 — 通过 ACP Bridge HTTP API 调用远程 CLI agent,支持多 agent pipeline。Usage: /cli <prompt> | /cli ko <prompt> (kiro) | /cli cc <prompt> (claude) | /chat ko (进入对话模式)

0 45 1个月前 · 上传 详情页 →
SalesforceCommerceCloud SalesforceCommerceCloud
from GitHub 测试与安全
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api-client-development

使用 SCAPI 和类似 API 的 OpenAPI 规范、身份验证和 OAuth 范围创建类型化 API 客户端。在添加新的 SCAPI 客户端、从 OpenAPI 规范生成类型、设置 OAuth 中间件或集成新的 Commerce API 端点时使用。

0 41 22天前 · 上传 详情页 →
dracohu2025-cloud dracohu2025-cloud
from GitHub 文档与知识管理
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article-to-wechat-cover

从飞书文档或本地 Markdown 提炼文章主题与风格,调用 OpenRouter 的 Nano Banana / Gemini Flash Image 生成 2.35:1 的微信公众号封面图,并可选上传为微信封面素材。

0 44 1个月前 · 上传 详情页 →
tmdgusya tmdgusya
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

clarification

当用户的请求含糊、不明确或不明确时使用。启动迭代问答循环来解决歧义,同时子代理并行探索代码库。输出清晰、范围广泛的上下文简介,以便用户可以做出明智的计划。触发“我想要...”、“我需要...”、“让我们构建...”、“你能帮助我...”、“我们应该...”或任何无法立即明确完整范围的请求。

0 44 1个月前 · 上传 详情页 →
velvetmonkey velvetmonkey
from GitHub 工具与效率
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flywheel

安装并使用 Flywheel MCP 服务器,为代理提供黑曜石保险库或任何普通 Markdown 笔记文件夹的接地内存 - 通过有界工具调用而不是原始的 Read/Grep/Edit 进行搜索、读取和安全写入。

0 37 13天前 · 上传 详情页 →
Wangnov Wangnov
from GitHub 开发与编程
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gpt-image-2-skill

This skill should be used when the user asks to "generate an image", "create a logo", "draw an icon", "edit this photo", "change background to transparent", "remove background", "use GPT image", "use Codex to draw", "用 GPT image 生成图片", "用 Codex 画图", "帮我生成一张图", "改成透明背景", "把这张图编辑一下", or any prompt-to-image or reference-image-edit task that benefits from a structured CLI returning JSON results and JSONL progress events. Supports OpenAI `gpt-image-2` (via `OPENAI_API_KEY` or OpenAI-compatible base URL) and Codex `image_generation` (via `~/.codex/auth.json`) under one command surface, with masks, custom sizes up to 4K, transparent backgrounds, and a raw request escape hatch.

0 27 5天前 · 上传 详情页 →
AIPMAndy AIPMAndy
from GitHub 工具与效率
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  • 📁 references/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 CONTRIBUTING.md
  • 📄 LICENSE

dna-memory

DNA 记忆系统 - 让 AI Agent 像人脑一样学习和成长。 三层记忆架构(工作/短期/长期)+ 主动遗忘 + 自动归纳 + 反思循环 + 记忆关联。 激活场景:用户提到"记忆"、"学习"、"进化"、"成长"、"记住"、"回顾"、"反思"。 --- # DNA Memory - DNA 记忆系统 > 让 Agent 不只是记住,而是真正学会。 ## 核心理念 人脑不是硬盘,不会无差别存储所有信息。人脑会: - **遗忘**不重要的 - **强化**反复出现的 - **归纳**零散信息为模式 - **反思**过去的成功和失败 DNA Memory 模拟这个过程,让 Agent 真正"进化"。 --- ## 三层记忆架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 工作记忆 (Working Memory) │ │ - 当前会话的临时信息 │ │ - 会话结束后自动筛选 │ │ - 文件:memory/working.json │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ 筛选 ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 短期记忆 (Short-term Memory) │ │ - 近7天的重要信息 │ │ - 带衰减权重,不访问会逐渐遗忘 │ │ - 文件:memory/short_term.json │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ↓ 巩固 ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ 长期记忆 (Long-term Memory) │ │ - 经过验证的持久知识 │ │ - 归纳后的认知模式 │ │ - 文件:memory/long_term.json + patterns.md │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 记忆类型 | 类型 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `fact` | 事实信息 | "Andy 的微信是 AIPMAndy" | | `preference` | 用户偏好 | "Andy 喜欢简洁直接的回复" | | `skill` | 学到的技能 | "飞书 API 限流时要分段请求" | | `error` | 犯过的错误 | "不要用 rm,用 trash" | | `pattern` | 归纳的模式 | "推送 GitHub 前先检查网络" | | `insight ` | 深层洞察 | "Andy 更看重效率而非完美" | --- ## 核心操作 ### 1. 记录 (Remember) ```bash python3 scripts/evolve.py remember \ --type fact \ --content "Andy 的 GitHub 账号是 AIPMAndy" \ --source "用户告知" \ --importance 0.8 ``` ### 2. 回忆 (Recall) ```bash python3 scripts/evolve.py recall "GitHub 账号" ``` 返回相关记忆,按相关度和重要性排序。 ### 3. 反思 (Reflect) ```bash python3 scripts/evolve.py reflect ``` 触发反思循环: 1. 回顾近期记忆 2. 识别重复模式 3. 归纳成认知模式 4. 更新长期记忆 ### 4. 遗忘 (Forget) ```bash python3 scripts/evolve.py decay ``` 执行遗忘机制: - 7天未访问的短期记忆权重衰减 - 权重低于阈值的记忆被清理 - 重要记忆不会被遗忘

0 44 1个月前 · 上传 详情页 →
kk-r kk-r
from GitHub 工具与效率
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  • 📄 .gitignore
  • 📄 CHANGELOG.md
  • 📄 LICENSE

skillify

遵循agentskills.io 标准,将会话的可重复过程捕获到可重用的SKILL.md 文件中。当用户说“对此进行技能化”、“将其转化为技能”、“将其捕获为技能”、“使其可重复”、“保存此工作流程”或“从此会话创建技能”时使用。适用于任何值得重复的工作流程结束时。

0 44 1个月前 · 上传 详情页 →

Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)

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

SKILL.md 内容要求

├─ ⭐ 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)

为什么选择 SkillWink?

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。

AI 语义搜索 关键词检索 版本更新 多维排序 开放标准 评论交流

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。

常见问题解答(FAQ)

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。

1,什么是Agent Skills?

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。

2,Skills是怎么运行的?

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。

3,我该怎么快速找到想要的技能?

推荐 3 种方式组合使用:

  • 语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
  • 多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
  • 排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。

4,SkillWink 支持哪些导入方式?

  • 上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
  • 上传skills文件夹
  • 从GitHub仓库导入

注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。

5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?

常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):

  • Claude Code:~/.claude/skills/
  • Codex CLI:~/.codex/skills/

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”。

6,一个技能能不能被多个工具一起用?

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。

7,这些skills使用安全吗?

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。

8,为什么我导入后“没有生效”?

最常见原因是这几类:

  • 放错目录(路径不对、层级多了一层)
  • SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
  • 依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
  • 工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)

9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?

我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:

  • 重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
  • 低质量技能:我们会定期清理低质量skills