将 Snowflake 相关操作路由到 Cortex Code CLI，以获得专门的 Snowflake 专业知识。当用户询问 Snowflake 数据库、数据仓库、Snowflake 上的 SQL 查询、Cortex AI 功能、Snowpark、动态表、Snowflake 中的数据治理、Snowflake 安全性或明确提及“Cortex”时使用。请勿用于一般编程、本地文件操作、非 Snowflake 数据库、Web 开发或与 Snowflake 无关的基础设施任务。
将所有代理数据备份到 GitHub — SQLite 数据库、Claude Code 内存、身份、技能、大脑笔记。当用户说备份、备份、保存所有内容、推送到 github 或快照时使用。也由 heartbeat 用于自动备份。
管理 Omni Analytics 实例 - 通过 Omni CLI 管理连接、用户、组、用户属性、权限、计划和架构刷新。每当有人想要管理用户或组、在仪表板或文件夹上设置权限、配置用户属性、创建或修改计划、管理数据库连接、刷新架构、设置访问控制、配置用户或“添加用户”、“授予访问权限”、“设置权限”、“谁有权访问”、“配置连接”、“刷新架构”或“安排交付”的任何变体时，请使用此技能。
Quicknode 区块链基础设施包括 RPC 端点（80 多个链）、Streams（实时数据）、Webhooks、IPFS 存储、市场附加组件（Token API、NFT API、DeFi 工具）、Solana DAS API（数字资产标准）、键值存储、gRPC 流（Yellowstone for Solana、Hypercore for Hyperliquid）、SQL Explorer（直接 SQL 访问索引区块链数据）和 x402 按请求付费 RPC。在设置区块链基础设施、配置实时数据管道、处理区块链事件、在 IPFS 上存储数据、使用 Quicknode 特定的 API、查询 Solana NFT/代币/压缩资产、使用键值存储保存状态、使用 SQL 查询区块链数据、分析交易数据或构建低延迟 gRPC 流时使用。 提及 Quicknode、Streams、qn_ 方法、IPFS 固定、Quicknode 附加组件、DAS API、数字资产标准、压缩 NFT、cNFT、getAssetsByOwner、searchAssets、键值存储、KV 存储、qnLib、Yellowstone、gRPC、Geyser、Hypercore、Hyperliquid、HYPE、SQL Explorer、SQL 查询、区块链数据、交易数据、索引数据、evm 时触发rpc、以太坊、区块链、solana 或 x402。
API 设计、数据库模式和服务器架构的专业后端开发知识。
将新属性添加到 AI 代理数据库。当用户想要添加、创建或引入新的列、属性、字段或功能以跟踪比较矩阵中的所有代理时使用。处理所有四个必需步骤 - 数据库更新、groups.json、表格显示和 GitHub 问题模板。
将项目知识提取到结构化 Markdown 文档中。分析源代码以生成架构文档、API 文档、数据库设计和流程图。
1C 元数据管理 — 创建、编辑、验证和删除配置对象（目录、文档、寄存器、枚举）、托管表单、数据组合模式 (SKD)、电子表格布局 (MXL)、角色、外部处理器 (EPF/ERF)、扩展 (CFE)、配置 (CF)、数据库、子系统、命令接口、模板。在使用 1C 元数据结构时使用 — 不适用于一般 BSL 代码编写。
使用 Stratal 框架构建 Cloudflare Workers 应用程序。当代码从“stratal”、“@stratal/framework”、“@stratal/testing”或“@stratal/inertia”导入时使用，在创建模块、控制器、服务、路由、队列消费者、cron 作业、播种器或 CLI 命令时，或者当用户提及 Stratal 时，要求“创建模块”、“添加端点”、“设置身份验证”、“配置数据库”、“添加错误处理”、 “设置惯性”、“编写测试”或“运行采石场”。涵盖 DI、OpenAPI 路由、错误处理、i18n、测试、身份验证、RBAC、Inertia.js SSR、WebSocket 和 MCP 服务器。请勿用于通用 Hono 应用程序、普通 Cloudflare Workers 或 NestJS。
为 SQL 和 NoSQL 数据库设计健壮、可扩展的数据库架构。提供规范化指南、索引策略、迁移模式、约束设计和性能优化。确保数据完整性、查询性能和可维护的数据模型。
在更改 libs/database/src/schema.ts、添加 Drizzle 迁移、调试 drizzle-kit 漂移或在自动生成的 SQL 迁移和自定义 SQL 迁移之间做出决定时使用。包括 #867 后的基线重置规则。
在分析 bash-approve hook 决策、查找需要用户批准的命令、识别自动批准的候选者或查询遥测数据库时使用
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：
