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excalidraw-normalizer
规范化 Excalidraw 图,确保后续可维护编辑、绑定关系安全、编辑器辅助重排和夜间模式安全导出。处理 `.excalidraw` 架构图、拓扑图、流程图或系统图,并且需要修复 container/binding、重排几何布局、清理连接线或导出透明 PNG 到文档时使用。
规范化 Excalidraw 图,确保后续可维护编辑、绑定关系安全、编辑器辅助重排和夜间模式安全导出。处理 `.excalidraw` 架构图、拓扑图、流程图或系统图,并且需要修复 container/binding、重排几何布局、清理连接线或导出透明 PNG 到文档时使用。
在实现功能之后、在声明阶段完成之前、在审查 AI 生成的代码时或当代码感觉过于复杂时使用。当您注意到文件中存在重复模式、函数超过 40 行、嵌套超过 3 层或抽象只有一个实现时,也可以使用。涵盖重复、死代码、过度设计和 AI 特定的膨胀模式,例如详细错误处理和冗余类型检查。
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在准备根据 API 规范(OpenAPI/Swagger、GraphQL SDL 架构或 gRPC 原型文件)使用 Hadrian 进行自动化授权测试时使用,无需 Burp 流量或源代码。生成兼容 Hadrian 的 auth.yaml 和 Roles.yaml 文件。
任务后学习捕获和知识推广。当任务或冲刺完成、用户说“完成”、“完成”、“总结”或检查所有验收标准时自动调用。当用户说“运送它”时不要调用 - 这会触发 /ship-test-ensure。
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按含义搜索语义代码和文档。使用 codebase_peek 查找代码在哪里(保存标记),使用 codebase_search 查看实际代码。对于精确的标识符,请使用 grep 代替。在使用网络搜索之前搜索本地代码库以查找代码/库/API/示例问题。
针对 Nsight Systems 配置文件管理和运行内置分析技能。
实施 1Password 机密管理的指南 - CLI 操作、服务帐户、开发人员环境和 Kubernetes 集成。在检索机密、管理保管库、配置 CI/CD 管道、与外部 Secrets Operator 集成、管理开发人员环境或使用 1Password 自动执行机密工作流程时使用。
当用户希望用《毛泽东选集》/教员的方法分析现实问题、把毛选中的方法论转成现代分析框架,或明确提出“用毛选帮我分析”“用教员的方法帮我分析 xxx”“用新青年帮我分析”“按新青年的方法拆一下”“按主要矛盾/阶段判断/统一战线/实践检验的方法分析”时使用。适用于工作推进、复杂协作、关系边界、学习成长、生活决策、团队治理等结构性问题;一旦触发,就默认按复杂结构题处理。澄清是所有任务的硬前提:先锁目标,再持续澄清到关键结构基本清楚,之后才进入分析。澄清题默认使用带 A/B/C/D 和“其他”的选项式追问。正式输出前再确认用户要文字版还是 HTML 版。
透過 REST API 操控 agent-canvas 畫布系統。當 AI Agent 需要查詢或操控畫布時使用此 Skill 參考可用的端點和格式。
超压缩提交消息生成器。减少提交消息中的噪音,同时保留意图和推理。常规提交格式。主题 <= 50 个字符,仅当“为什么”不明显时才使用正文。当用户说“写入提交”、“提交消息”、“生成提交”、“/commit”或调用 /caveman-commit 时使用。当舞台发生变化时自动触发。 --- 编写简洁、准确的提交消息。常规提交格式。没有绒毛。为什么超过什么。 ## 规则 **主题行:** - `<type>(<scope>): <命令式摘要>` - `<scope>` 可选 - 类型:`feat`、`fix`、`refactor`、`perf`、`docs`、`test`、`chore`、`build`、`ci`、`style`、`revert` - 命令语气:"add"、"fix"、"remove" - 不是 "add"、"adds"、 “添加” - 尽可能 <= 50 个字符,硬上限 72 - 无尾随句点 - 匹配冒号后大写的项目约定 **正文(仅在需要时):** - 当主题不言自明时完全跳过 - 仅添加正文:不明显的 *为什么*、重大更改、迁移说明、链接问题 - 换行至 72 个字符 - 项目符号 `-` 而不是 `*` - 结尾处的参考问题/PR:`Closes #42`、`Refs #17` **永远不会出现的内容:** - “此提交执行 X”、“我”、“我们”、“现在”、“当前” - 差异说明了什么 - “根据...的要求” - 使用共同创作的预告片 - “使用 Claude 代码生成”或任何 AI 属性 - 表情符号(除非项目约定要求) - 当范围已经说明时重述文件名 ## 示例
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: