使用 Playwright 的本地基于 Python 的浏览器自动化工具包。提供命令行工具，用于在不使用 MCP 协议的情况下导航、交互和测试 Web 应用程序。支持点击、打字、悬停、屏幕截图、内容提取和 JavaScript 执行。
使用solve_client CLI（原文如此）从命令行或脚本与SolveIt 对话框、消息和API 客户端进行交互。在 Python 外部使用 SolveIt 自动化、对话框管理或消息操作时触发。
禅道开发工作流助手 v1.6.0 - 自动化禅道需求/任务/Bug 下载与技术实现方案设计。 【v1.6.0 核心更新】 - 新增子任务检测与关联内容下载逻辑 - 解决子任务（如 task 61563）描述为空的问题 - 自动下载关联需求和父任务，确保获取完整需求描述 【v1.5.0 核心更新】 - 集成 superpowers:brainstorming 技能，技术方案设计效率提升 70%+ - 合并架构方案和编码方案为"技术实现方案"，消除重复探索 - 代理数量减少 85%（12-17个 → 1-2个），简单需求 5-8 分钟完成 - 聚焦三项核心内容：需求分析、架构设计、实现步骤 【触发条件】当用户提到以下任一内容时，必须使用此技能： - 禅道、zentao、chandao、禅道系统 - 需求、开发需求、story、需求ID - 任务、task、任务ID - Bug、缺陷、bug ID - 下载禅道、获取需求、同步禅道 - 开发某需求/任务、开始开发 - 禅道URL链接（包含 story-view、task-view、bug-view） - ID与类型组合： - "需求39382"、"任务12345"、"Bug67890"（类型+ID） - "39382需求"、"12345任务"、"67890Bug"（ID+类型） - "禅道需求39382"、"开发任务12345"（前缀+类型+ID） - 任何涉及禅道项目管理系统的请求 【技能功能】 1. 自动检测 Java/Python 环境和 superpowers 技能依赖 2. 内置下载工具，无需额外安装 3. 交互式配置禅道服务器信息 4. 下载需求/任务/Bug 详情及附件到本地 5. 使用 brainstorming 技能生成技术实现方案 6. 子任务自动检测与关联内容下载（v1.6.0 新增） 【依赖】需要 superpowers 插件 5.0.6+ 即使只提到"需求"或"任务"关键词，只要上下文暗示与项目管理相关，也应触发此技能。 --- # 禅道开发工作流助手 ## 内置工具 本技能内置两个版本的禅道下载工具，自动选择最佳运行时： | 工具 | 位置 | 运行时 | |------|------|--------| | Java 版 | `{SKILL_DIR}/scripts/chandao-fetch.jar` | Java 8+ | | Python 版 | `{SKILL_DIR}/scripts/chandao_fetch.py` | Python 3.6+ | ## 执行步骤 ### Step 1: 环境检测与运行时选择 **1.1 检测 superpowers 技能（v1.5.0 新增）** **重要**：v1.5.0 版本依赖 superpowers 插件，必须先检测。 使用 Bash 工具检测： ```bash # 检测 superpowers 插件 ls ~/.claude/plugins/cache/claude-plugins-official/superpowers/ 2>/dev/null | head -1 ``` **检测结果处理**： | 检测结果 | 处理方式 | |----------|----------| | 检测到 5.0.6+ 版本 | 继续执行 | | 检测到旧版本 | 提示用户更新 | | 未检测到 | 询问用户是否安装 | **如果未安装**，使用 AskUserQuestion 询问： ```
在沙箱中编写并运行 Python 代码。用简单的英语描述任务——该技能将编写和执行程序。
使用 mutmut 引入代码突变来评估 Python 测试套件的质量并验证测试是否捕获它们。用于突变测试、测试质量评估、突变检测和测试有效性分析。
代码质量 linter 定义。告诉 Code Review Guardian 代理要检查和运行哪些 linter。不安装任何东西。请参阅 PREREQUISITES.md 进行安装。 --- # Code Review Guardian Tools ## 工具清单 在扫描之前检查每个 linter 的可用性并检测项目语言。在工具报告中报告状态。 |工具|检查命令 |目的|相关时间 | |------|--------------|---------|---------------| | ESLint | `eslint --version` |风格、错误、复杂性 | JavaScript/TypeScript (package.json) | |拉夫| `ruff --version` |快速 Python linter | Python 项目 | |皮林特 | `pylint --version` |深度Python分析 | Python 项目 | |剪辑| `cargo Clippy --version` |惯用的 Rust 模式 | Rust 项目 (Cargo.toml) | |点网格式 | `dotnet 格式 --version` | C# 风格和分析器 | C# 项目 (.csproj) | |格子风格 | `mvn checkstyle:check` 或 `gradle checkstyleMain` | Java 风格和错误 | Java 项目（pom.xml、build.gradle）| ## 扫描命令（如果可用，每种语言并行运行） ``` # JavaScript/TypeScript eslint . --no-error-on-unmatched-pattern --format Compact # Python ruff 检查 . pylint --disable=C0114,C0115,C0116 --score=yes <files> # Rust Cargo Clippy --message-format=short # C# dotnet 格式 --verify-no-changes --verbosity minus # Java
创建或修改工具（.json + .sh 对）和技能（SKILL.md 文件），并使用 reload_capability 将它们热重新加载到活动对话中。当您想要构建新功能、使用新工具扩展自己、修复现有工具、创建或更新技能或构建完整的应用程序（Web 服务器、API、数据管道、CLI）时使用 - 所有这些都无需重新启动。 --- ## 概述 您可以在运行时扩展自己。新工具和技能通过“reload_capability”立即生效——无需重新启动会话。会话范围的功能位于会话目录中的 `core/` 中： - **工具**：`core/tools/<name>.json`（架构）+ `core/tools/<name>.sh`（实现） - **技能**：`core/skills/<name>/SKILL.md`（frontmatter + 正文） **工具的功能没有限制。** shell 脚本可以调用 Python、Node.js、任何语言或二进制文件系统。 先构建，立即使用。 --- ## 构建一个工具
Odoo 17（社区 + 企业）的 JSON-RPC 模式 — 会话身份验证、使用行项目创建“account.move”供应商帐单、多货币解析和“mail.activity”经理批准。在编写与 Odoo 通信而无需官方 XML-RPC 库的 C# 或 Python 代码时，或者在调试“NotNullViolation”/非活动货币错误时加载此文件。
MiniMax 全功能工具包。触发词：minimax、生成图片、生成语音、生成音乐、生成视频、配置 minimax。Agent 首先运行 `python3 scripts/toolkit.py check --json` 了解环境状态。
使用 dttb 的指南，这是一个将时间戳附加到异常回溯的 Python 包。在调试 Python 脚本、处理未知异常计时或配置错误日志记录时使用此选项。
将 Python 应用程序、API 后端和 MCP 服务器部署到 Floom。在构建需要实时 URL、REST 端点、Web UI 或 MCP 工具的 Python 函数或 API 时使用。
Python 中现代 AI/ML 工程的基线。 Foco em LLM 工程、RAG 系统、代理框架（LangChain/LangGraph）、多个 LLM 提供商（Anthropic、OpenAI、Bedrock、Gemini、Meta）、矢量数据库（Qdrant）、语义缓存（MongoDB、Redis）、测试、可观察性、安全性、电子生产模式。补充特定于 AI 的 arch-py 技能 com 模式。
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：
