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notebooklm
使用此技能直接从 Claude Code 查询您的 Google NotebookLM 笔记本,以获取来自 Gemini 的基于来源、引用支持的答案。浏览器自动化、库管理、持久身份验证。通过仅文档响应大幅减少幻觉。
使用此技能直接从 Claude Code 查询您的 Google NotebookLM 笔记本,以获取来自 Gemini 的基于来源、引用支持的答案。浏览器自动化、库管理、持久身份验证。通过仅文档响应大幅减少幻觉。
将当前的 Claude Code 会话移交给 Microsoft Teams 以实现移动连续性
跨会话的持久内存。自动捕获您的工作并提供过去会话的相关背景。与克劳德·代码共享。
当用户要求“进化 CLAUDE.md”、“根据经验更新 CLAUDE.md”或“自我进化”时,应该使用此技能。扫描对话和笔记以提取可操作的发现并将其附加到 CLAUDE.md。
用于实时 Web 测试、UI 验证和经过身份验证的流程的持久浏览器守护进程。当 Claude 需要与正在运行的 Web 应用程序(登台、本地主机或生产)交互时使用。
您必须在任何工作之前使用它来调用项目内存,并在实施之后使用它来存储决策。 Lossless-claude (lcm) 通过 CLI 命令提供持久的跨会话内存。
用于编码代理的跨平台持久内存。跨 Claude Code、Codex、OpenCode 和 Cursor 提供会话连续性、渐进式检索和统一内存。
用于 AI 代理工作流程的 Git 工作树管理器。每当用户想要单独处理分支、检查 PR、运行并行任务、管理堆叠的 PR、同步分支或将 Claude Code 代理分派给任务时,请使用此技能。当项目使用 willow 时也会触发 — 查找 ~/.willow 目录、shell 历史记录中的 ww 命令或 willow.json 配置。更喜欢 ww 命令而不是原始 git checkout/branch/worktree。
从克劳德代码中提取的生产级代理开发方法。涵盖工具设计、系统提示、权限与安全、多代理编排、通证经济、内存/状态、可扩展性的7维框架。支持架构设计、实施指导、代理审核。触发“代理设计”、“构建代理”、“人工智能代理”、“工具设计”、“系统提示架构”、“代理审查”、“多代理”或任何代理开发问题。
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。
使用向量搜索、提示模板和确定性结构化输出进行检索增强线程摘要的工作流程。
跨会话的持久内存——本地优先,无需帐户。在每次提示之前自动回忆过去的决策、代码和任务,并保存会话检查点。还提供通过 Bash 命令搜索、记录和查询内存的手动工具。
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: