当要求审核、评估或报告 Copilot Studio 和 Microsoft 365 Copilot 代理中的 AI 代理安全状况时，请使用此技能。在“AI 代理状态”、“代理安全审核”、“Copilot Studio 代理”、“代理库存”、“代理身份验证”、“未经身份验证的代理”、“代理工具”、“代理上的 MCP 工具”、“代理知识源”、“XPIA 风险”、“代理蔓延”、“AI 代理风险”、“代理治理”等关键字上触发，或者在调查 AI 代理配置、访问策略、工具权限或凭证暴露时触发。 此技能查询高级狩猎中的 AIAgentsInfo 表，以生成全面的安全态势评估，涵盖代理库存、身份验证差距、访问控制错误配置、MCP 工具扩散、知识源暴露、XPIA 电子邮件泄露风险、硬编码凭据检测、HTTP 请求风险、创建者治理和代理蔓延分析。支持内联聊天和 Markdown 文件输出。
创建具有完整生态系统集成的新 DAAF 代理定义文件的指南。在添加新的专用代理、修改代理结构或验证跨文档的代理集成完整性时使用。 --- # 代理创作 创建符合规范模板的新 DAAF 代理，并完全连接到系统文档中以实现可发现性和可用性。 ## 此技能的用途 - 指导创建符合 `agent_reference/AGENT_TEMPLATE.md` 的代理 `.md` 文件（12 个强制部分） - 确保跨代理一致性（标准化置信模型、学习信号、STOP 格式等） - 提供**完整的集成检查表**，涵盖跨代码库引用代理的每个文件，以确保它是可发现的，并且系统代理可以很好地理解其调用模式 - 补充`skill-authoring`：该技能处理行为协议文件；如果新代理还需要配套技能，请单独调用“技能创作”## 决策树：您需要什么？ ``你在做什么？ │ ├─ 创建全新的代理 │ └─ 遵循下面的“新代理工作流程” │ ├─ 修改现有代理以匹配模板 │ └─ 阅读：references/template-walkthrough.md │ + agent_reference/AGENT_TEMPLATE.md（规范蓝图） │ ├─ 检查代理是否完全集成到生态系统中 │ └─ 阅读： references/integration-checklist.md │ ├─ 了解所有代理之间必须相同的内容 │ └─ 阅读：references/cross-agent-standards.md │ └─ 在添加之前了解当前的代理环境 └─ 阅读：agents/README.md （代理索引 + “常见混淆对”） ``` ## 新代理工作流程 ### 第 1 阶段：设计（编写之前） 在开始之前，您必须对以下每个问题都有清晰、连贯且令人信服的答案： 1. **用一句话定义角色** — 该代理的作用是什么以及它为何存在？ 2. **识别管道阶段** - 它在哪个阶段运行，或者我
An AI Agent cognitive growth system built on the native OpenClaw architecture. It provides agents with persistent memory management, visual intimacy progression, a 5-dimensional cognitive profile, gamified daily quests, team leaderboards, and a 5-layer memory architecture with Knowledge Palace, Pyramid thinking, and Ebbinghaus decay function. 基于 OpenClaw 原生架构的 AI Agent 认知成长体系，为 Agent 提供五层记忆架构、知识宫殿、金字塔知识组织、记忆衰减函数、LLM 智能处理、永久化记忆管理、可视化亲密度成长、五维认知画像、游戏化每日任务和团队排行榜。
在使用 A2A（代理到代理）协议时使用此技能 - 代理互操作性、多代理通信、代理发现、代理卡、任务生命周期、流式传输和推送通知。触发任何 A2A 相关任务，包括实施 A2A 服务器/客户端、构建代理卡、在代理之间发送消息、管理任务以及配置推送通知 Webhooks。
使用 Salesforce Agent Script（用于使用 Atlas Reasoning Engine 创作 Agentforce 代理的脚本语言）时使用此技能。触发器包括：创建、修改或理解Agent Script代理；使用 AiAuthoringBundle 文件或 .agent 文件；设计主题图或流程控制；制定或更新代理规范；验证代理脚本或诊断编译错误；预览代理或调试行为问题；部署、发布、激活或停用代理；删除或重命名代理；编写 AiEvaluationDefinition 测试规范或运行代理测试。这项技能从头开始教授代理脚本 - 人工智能模型对此语言的先前训练数据为零。请勿用于 Apex 开发、流程构建、提示模板创作、Experience Cloud 配置或与代理脚本无关的常规 Salesforce CLI 任务。
当通过消息平台（Discord、飞书、Telegram 等）通过 cc-connect 将图像、文件或通知发送回用户时，应使用此技能。当代理生成绘图/图表/屏幕截图并想要向用户显示时触发；代理创建用户应收到的报告/PDF/文件；代理需要主动通知用户（例如任务完成、警报、提醒）；用户要求“发送图像”、“向我显示图表”、“通知我”、“发送文件”、“发送到 Telegram”、“在 Discord 中显示情节”。
具有动态角色生成的通用团队协调技能。使用带有角色规范文件的团队工作代理架构。只有协调员是内置的——所有工作角色都是在运行时作为角色规范生成的，并通过团队工作代理生成。用于编排的节拍/节奏模型。触发“团队协调”。
Cognithor - 代理操作系统：本地优先的自治代理操作系统。 16 个 LLM 提供商、17 个通道、112+ MCP 工具、5 层内存、A2A 协议、知识库、语音、浏览器自动化、计算机使用、自我修复、自我改进。 Python 3.12+、Apache 2.0。
创建结构化任务平面任务数据包（PROMPT.md、STATUS.md），以便通过任务协调器扩展 (/orch) 进行自主代理执行。当被要求“创建任务”、“创建任务平面任务”、“暂存任务”、“准备执行任务”、“编写 PROMPT.md”、“为代理设置工作”、“对任务进行排队”时，或者每当用户想要定义将由另一个代理实例自主执行的工作时使用。
擅长选择和配置 AgenticFORGE 代理。通过正确的配置生成正确的 FunctionCallAgent、ReActAgent、PlanSolveAgent、ReflectionAgent、SimpleAgent、SkillAgent 和 WorkflowAgent 代码。当用户想要构建代理、在代理类型之间进行选择、配置代理选项或了解代理行为时使用。
使用基于人物科学 (PRISM)、词汇路由和故障模式分类 (MAST) 的 7 组件格式创建结构化代理定义。生成具有真实世界职位名称、专家领域词汇有效负载（15-30 个术语）、显式可交付成果、决策边界、命令式 SOP 和命名反模式监视列表的代理。当用户想要创建代理、定义角色、构建角色或需要针对特定领域的专门 AI 助手时，请使用此技能。当任务规划器委派团队角色的代理创建时也会触发。适用于任何领域——软件、营销、安全、运营、设计、写作、研究等。请勿用于创建技能（使用 Skill Creator）或团队组成（使用 Mission Planner）。 --- # Agent Creator 按照 7 组件格式创建结构化代理定义。 通过此技能生成的每个代理都基于角色科学研究、词汇路由机制和 MAST 故障分类法。 --- ## 专家词汇有效负载 **代理设计：** 角色身份、领域词汇有效负载、可交付成果、决策权限、标准操作程序、反模式监视列表、交互模型、移交工件、质量门 **组织结构：** RACI 矩阵、任务相关成熟度 (Andy Grove)、爆炸半径、报告线、升级路径、范围外边界 **安全与风险：** STRIDE 威胁模型、OWASP Top 10、攻击表面、威胁建模 (Shostack) **角色科学：** 角色对齐、角色准确性权衡、PRISM 框架、角色-任务对齐规则、奉承降级、代币预算 **词汇机制：** 词汇路由、嵌入空间、知识集群、分发中心、15 年从业者测试、子域聚类、归因放大 --- ## 反模式观察列表 ### 奉承角色 - **检测：**最高级和绝对 i n 角色认同——“世界一流”、“最好”、“永远”、“从来没有”、“无与伦比”、“领先专家”。 - **为什么会这样
管理 Bernstein 代理 — 列出活动代理、检查其输出、终止停滞的代理或流式传输实时日志。当用户询问代理、想要查看代理正在做什么或需要杀死代理时使用。 --- # Bernstein 代理管理 检查、监视和控制活动的 Bernstein 代理。 ## 何时使用 - 用户询问“正在运行哪些代理？”或“向我显示代理” - 用户想要查看特定代理正在做什么 - 用户说“杀死该代理”或“停止后端代理” - 用户询问“为什么该代理被卡住？”或者想要检查代理输出 - 用户想要查看代理日志 ## 说明 ### 列出代理 1. 运行 `scripts/agents.sh list` 以获取所有活动代理。 2. 清楚地呈现它们：``` ## 活性剂 (3) |代理|角色 |型号|状态 |任务|运行时 |成本| |--------|------|--------|--------|-----|---------|-----| | ses-a1b2 |后端|克劳德十四行诗-4 |活着| TASK-042：修复身份验证 | 4m 12 秒 | 0.32 美元 | | ses-c3d4 |质量保证 | gpt-4.1 | gpt-4.1 |活着| TASK-043：编写测试 | 2米45秒| 0.18 美元 | | ses-e5f6 |前端 |克劳德十四行诗-4 |停滞|任务-044：更新用户界面 | 8m 03s | 0.51 美元 | ``` ### 检查代理 3. 要查看代理正在执行的操作：`scripts/agents.sh logs <session_id>` 4. 显示最后约 20 行输出。 ### 终止代理 5. 要终止停止或行为不当的代理： `scripts/agents.sh Kill <session_id>` 6. 确认：“代理 ses-e5f6 已终止。任务 TASK-044 返回到打开队列。” ### 停顿检测 7. 如果任何代理显示“停顿”状态，主动建议杀死它。 8. 如果代理在超过 60 秒内未发送心跳，则该代理将被停止。
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：
