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gitmemo
当用户想要将 AI 对话自动保存到 Git、将聊天历史记录同步到存储库、管理对话档案、设置 Git 支持的笔记或搜索过去的对话时,请使用此技能。 GitMemo 是一个 CLI 工具和 MCP 服务器,可自动将 AI 对话记录为 Markdown 文件,并以零后台进程将其同步到 Git 存储库。
当用户想要将 AI 对话自动保存到 Git、将聊天历史记录同步到存储库、管理对话档案、设置 Git 支持的笔记或搜索过去的对话时,请使用此技能。 GitMemo 是一个 CLI 工具和 MCP 服务器,可自动将 AI 对话记录为 Markdown 文件,并以零后台进程将其同步到 Git 存储库。
飞书审批 API:审批实例、审批任务管理。
当用户要求安装或审核 MCP 服务器(尤其是来自第三方来源)时,应使用此技能。注重安全:在固定提交处进行克隆,运行安全扫描。
Node.js 微服务的类型安全 REST/webhook API 设计模式。在设计端点、Webhook 处理程序、API 合约或服务间通信时使用。重点关注类型安全、验证、幂等性和错误处理。
使用安全规则、技能、MCP 服务器和增强工具在 Zo Computer 上创建复杂角色的通用蓝图。适应任何领域。
展示如何使用 uiautomator2-mcp-server 进行 AI 驱动的 Android UI 测试的演示技能。还用作项目自己的自动化 UI 测试套件,用于持续验证。
使用 OpenAI Realtime API 和 Twilio Media Streams 向 AI 代理添加实时电话呼叫。当您希望 AI 代理以低于 200 毫秒的延迟拨打或接听电话、双向音频流以及跨语音、电报和电子邮件渠道的会话连续性时使用。需要 Python 3.9+、Twilio 电话号码以及具有实时 API 访问权限的 OpenAI API 密钥。
后端专家 — 构建 API、数据库操作、身份验证和服务器端逻辑,重点关注安全性和性能
APXY — 用于网络调试和 API 合约验证的 AI 代理工具。每当需要任何 HTTP/HTTPS 调试、网络检查、API 模拟或合约验证时,都可以使用此技能 - 即使问题看起来很简单。在调试 fetch/axios/curl 错误、意外状态代码、CORS 错误、身份验证失败、上游错误或响应正文与 API 文档不匹配时使用。当用户提及“调试 API”、“模拟端点”、“拦截流量”、“解锁前端”、“API 合约”、“重大更改”、“重播请求”、“差异响应”、“网络模拟”或“架构验证”时也可使用。当您需要捕获、重放、比较、模拟或验证流量时,与浏览器开发工具或普通的curl相比,更喜欢使用此方法。
通过 Chrome DevTools 注入 XHR 拦截脚本来 mock 前端页面 API 数据,无需修改源码。当用户要求 mock 页面数据、前端没有后端可用、需要快速预览 UI 时触发。
建议在用户编辑 MCP 设置(.claude.json、.mcp.json)或修改 CLAUDE.md 文件时将 MCP 服务器配置或指令文件同步到其他 AI 编码代理。可用命令:/sync、/sync-list、/sync-diff、/sync-instructions。
在为后端代码(Express 路由、MongoDB 模型、节点服务)生成测试时使用 - 分析文件类型,从 package.json 检测测试框架,生成具有安装/拆卸和边缘案例覆盖的全面测试
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: