使用 Google TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。在预测任何单变量时间序列（销售、传感器读数、股票价格、能源需求、患者生命体征、天气或科学测量）时使用此技能，无需训练自定义模型。支持具有动态和静态外生变量的基本预测和高级协变量预测 (XReg)。在加载模型之前自动检查系统 RAM/GPU，在处理之前验证数据集拟合，支持 CSV/DataFrame/数组输入，并返回具有校准预测间隔的点预测。包括一个预检系统检查器脚本，必须在首次使用之前运行，以验证机器可以加载模型并处理您的特定数据集。
从文本中删除人工智能生成的文字痕迹。在编辑或审阅文本时使用，使其听起来更自然、更人性化。基于维基百科的综合“人工智能写作的标志”指南。检测并修复模式，包括：夸大的象征意义、促销语言、肤浅的分析、模糊的归因、破折号过度使用、三法则、人工智能词汇、被动语态、否定平行和填充短语。
当用户要求“测试工具”、“运行集成测试”、“使用真实 API 验证功能”、“使用真实模型调用进行测试”、“运行代理循环测试”、“验证端到端”或需要使用实际 LLM 调用在真实代码库上验证 OpenHarness 功能时，应使用此技能。
在写作、计划、继续、修复、修改或跑马拉松/“疯狂写作”/自动延续模式时使用，适用于具有重复人物、多条情节、持续的世界规则、逐章连续性需求或特定风格约束的中国长篇小说。
具有 Web 工作台的自主小说写作 CLI 代理 (InkOS Studio) - 用于创意小说写作、小说生成、风格模仿、章节延续/导入、EPUB 导出、AIGC 检测和同人小说。母语英语支持，具有 10 个内置英语类型配置文件（LitRPG、Progression Fantasy、Isekai、Cultivation、System Apocalypse、Dungeon Core、Romantasy、Sci-Fi、Tower Climber、Cozy Fantasy）。还支持中国网络小说类型（玄幻、仙侠、都市、恐怖等）。多代理管道、两阶段编写器（创意 + 结算）、33 维审计、代币使用分析、创意简述输入、结构化日志记录（JSON Lines）、多模型路由、自定义 OpenAI 兼容提供商支持以及用于可视化图书管理、章节回顾、实时写作进度、市场雷达和分析的 InkOS Studio Web UI。
Twilio 语音和视频 Android SDK 开发指南。在构建本机 Android 调用应用程序、配置 FCM 推送通知、集成 ConnectionService、管理 Android 音频设备、设置 Gradle 依赖项、处理运行时权限或在 Android 模拟器上进行测试时使用。
当用户要求“制作游戏”、“构建游戏”、“生成游戏”，或者想要从自然语言描述生成或更新完整的 Godot 游戏时，应该使用此技能。 --- # 游戏生成器 — Orchestrator 从自然语言生成和更新 Godot 游戏。 ## 功能 当到达管道阶段时，从 `${CLAUDE_SKILL_DIR}/` 读取每个子文件。 |文件 |目的|何时阅读 | |------|---------|--------------| | `visual-target.md` |生成参考图像 | Pipeline start | | `decomposer.md` |分解为任务DAG | After visual target | | `scaffold.md` |建筑+骨架| After decomposition | | `资产规划器.md` | Budget and plan assets | If budget provided | | `asset-gen.md` |资产生成 CLI 参考 |生成资产时 | | `rembg.md` | Background removal |仅当资产需要删除透明度时 | | `task-execution.md` |任务工作流程+命令|第一个任务之前 | | `怪癖.md` |戈多陷阱|编写代码之前 | | *（godot-api 技能）* | C# Godot syntax ref |当不确定 C# Godot 语法时 | | `scene-generation.md` |场景构建者 |目标包括 .tscn | | `test-harness.md` |验证脚本|测试线束前| | `capture.md` |截图/视频|捕获前| | `视觉质量保证。 MD` |视觉 QA（分叉技能）|捕获后| | `android-build.md` | APK 导出 |用户请求Android | ## 管道 ``` 用户请求 | +- 检查 PLAN.md 是否存在（继续检查）| +- 如果是：读取 PLAN.md、STRUCTURE.md、MEMORY.md -> 跳到任务执行 | +- 如果否：继续使用下面的新管道 | +- 生成视觉目标 -> reference.png + ASSETS.md（仅限艺术指导） +- 分析风险 + 定义验证标准 -> PLAN.md +- 设计架构 -> STRUCTURE.md + project.godot + 存根 | +- 如果提供预算（并且 ASSETS.md 中没有资产表）： | +- 规划和生成资产 -> ASSETS.md + 使用资产分配更新了 PLAN.md | +- 向用户显示简明的计划摘要（风险任务（如果有）、主要构建
Analyze stocks and companies using financial market data. Get company profiles, technical insights, price charts, insider holdings, and SEC filings for comprehensive stock research.
管理钉钉产品能力(AI表格/日历/通讯录/群聊与机器人/待办/审批/考勤/日志/DING消息/工作台/开放平台文档等)。当用户需要操作表格数据、管理日程会议、查询通讯录、管理群聊、机器人发消息、创建待办、提交审批、查看考勤、提交日报周报（钉钉日志模版）时使用。
在使用 MCP 做前端 JavaScript 逆向时使用，适用于签名链路定位、页面观察取证、本地补环境复现、VMP 类插桩分析、AST 去混淆与证据化输出。
用于 OpenClaw 代理的本地、防崩溃持久内存。默认情况下支持 SQLite。语义搜索、项目、范围、自动捕获。安装或更新后，运行： palaia doctor --fix 完成设置。
Codex 的战略研究伙伴。当用户想要集思广益研究方向、评估想法、评估项目策略或从模糊主题进行结构化构思会议以追求/停止/终止决策时使用。
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：
