Azure Active Directory B2C 开发的专业知识，包括故障排除、最佳实践、决策、体系结构和设计模式、限制和配额、安全性、配置、集成和编码模式以及部署。在设计 B2C 用户流/自定义策略、MFA/IdP 登录、应用/API 注册、CI/CD 部署或日志记录以及其他 Azure Active Directory B2C 相关开发任务时使用。不适用于 Azure 信息保护（使用 azure-information-protection）、Azure 安全（使用 azure-security）、Azure 基于角色的访问控制（使用 azure-rbac）、Azure Sentinel（使用 azure-sentinel）。
安全感知代码生成——指导代理 CodeGuard 规则默认编写安全代码
任何输入（代码、文档、论文、图像）→知识图谱→集群社区→HTML + JSON +审计报告
检查代码的质量、安全性和最佳实践。当用户要求进行代码审查、需要对其代码的反馈、提及审查更改或询问代码质量时使用。
安装并配置 OpenClaw A2A 网关插件以进行跨服务器代理通信。在以下情况下使用：(1) 在两个或多个 OpenClaw 实例之间设置 A2A，(2) 用户说“配置 A2A”、“设置 A2A 网关”、“连接两个 OpenClaw 服务器”、“代理间通信”，(3) 将新的 A2A 对等点添加到现有设置。涵盖：插件安装、代理卡配置、安全令牌、对等注册、网络设置（Tailscale/LAN）、用于代理感知的 TOOLS.md 模板以及端到端验证。
GoPlus AgentGuard — AI 代理安全卫士。运行 /agentguard checkup 进行全面的安全健康检查：扫描所有已安装的技能，检查凭据、权限和网络暴露，然后直接向您提供 HTML 报告。还可用于扫描第三方代码、拦截危险命令、防止数据泄露、评估动作安全性、进行日常安全巡逻。
审核您的 OpenClaw 设置是否存在令牌浪费、上下文膨胀和成本优化机会
检查并提高您的品牌在 AI 搜索引擎（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Grok、Claude、DeepSeek）中的知名度。设置跟踪、运行可见性分析、审核网站的 AI 可读性并获取可行的建议。使用 npx goose-aeo@latest CLI。
对 WCAG 合规性、ARIA 使用、键盘导航和屏幕阅读器兼容性运行 Maestro 式辅助功能审核
管理您的安全基线 - 接受当前的发现作为已知债务，然后仅报告未来扫描的新回归。当用户想要逐步采用安全扫描或抑制现有发现时使用。
在检查技能是否存在安全或质量问题、审查 Skills.sh 或 Tessl 的审核结果或修复已发布技能中的发现结果时使用。
从 data.gov.il (CKAN API) 发现、查询和分析以色列政府开放数据。当用户询问以色列政府数据、“data.gov.il”、政府数据集、CBS 统计数据或需要有关以色列交通、教育、健康、地理、经济或环境的数据时使用。支持数据集搜索、表格数据查询、分析指导。通过工作流程最佳实践增强现有的 datagov-mcp 和 data-gov-il-mcp 服务器。请勿用于机密政府数据或需要安全许可的数据。
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：
