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qveris
通过 QVeris MCP 服务器搜索并执行第三方 API 工具,然后生成调用 QVeris REST API 的生产代码,以执行获取天气数据、股票价格或公共数据集等任务。当用户需要查找外部 API、集成 Web 服务、连接到第三方 REST 端点或从外部源检索数据时使用。
通过 QVeris MCP 服务器搜索并执行第三方 API 工具,然后生成调用 QVeris REST API 的生产代码,以执行获取天气数据、股票价格或公共数据集等任务。当用户需要查找外部 API、集成 Web 服务、连接到第三方 REST 端点或从外部源检索数据时使用。
当任务主要是大背景阅读、综合、长篇起草、双语或中日韩写作或第二意见审查而不是批量代码生成时使用。典型的触发因素包括大型源材料的英文或中文摘要、跨文件综合、术语对齐、发布说明起草以及审阅者风格的文档或生成输出。
为功能设计 PM 友好的技术架构。没有代码,只有高层设计决策。
专业的 Dify 工作流 DSL/YML 文件生成器,根据用户业务需求自动生成完整的 Dify 工作流配置文件,支持各种节点类型和复杂工作流逻辑
读取源法律文档(PDF、图像、通过 OCR 扫描)、按重要性分类、总结每个文档、按类型分类,并生成包含元数据的结构化索引——这是所有法律文档工作的基本技能。
向用户致意并演示 ASM 发布工作流程的最低测试技能。
用于将产品提交到目录网站、awesome-lists 或搜索引擎。
Squix 是一个 CLI 工具,用于管理和执行跨多个 SQL 查询
从成功完成的任务中创建可重复使用的技能包。当用户想要将一次性研究、编码、分析或内容工作流程转换为可分发的本地 SkillPack 时使用,其中包含“skillpack.json”、“skills/”下的本地技能、入门提示、启动脚本和可选的 zip 包。
打开 Claude Code Organizer 仪表板 — 查看和管理跨范围的所有记忆、技能、MCP 服务器、挂钩和配置
使用工具连接(Slack、Slack AI、Jira、GHE、Bitbucket、Confluence、SharePoint、Teams、Outlook、Notion、Linear、Google Docs 等)将同事提炼为可重用的 AI 技能(工作 + 角色),无需手动粘贴。当用户想要同事技能、同事的数字孪生或从工作场所系统捕获某人的技术声音时使用。需要 tool_connections + 10xProductivity verify_connections(或等效的 .env)。
通过可安装的“codekanban-cli”命令操作 CodeKanban 工作流程、终端会话和 Web 会话。当用户想要从项目路径、项目 ID 或项目名称创建、检查、控制、观看或继续 CodeKanban AI 工作而不依赖存储库本地帮助程序脚本时使用。首选“web-session”进行结构化交互工作,并且仅当用户明确想要 PTY 样式的终端行为时才使用“workflow start”或“terminal continue”。
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: