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handoff
当上下文不足或工作暂停时创建结构化会话切换。深度上下文挖掘、自我验证、多文件分割。捕获下一个会话所需的所有内容。
当上下文不足或工作暂停时创建结构化会话切换。深度上下文挖掘、自我验证、多文件分割。捕获下一个会话所需的所有内容。
会前背景收集器。在 1:1 秒、同步、PM 评论以及用户说“简单介绍一下”、“在与 X 会面之前”或“我需要了解 Y 的哪些信息”之前触发。返回一个结构化的一页,其中包含决策、漂移候选者、分歧、差距和 3-5 个建议的会议问题。
关闭此存储库中的工作会话 - 使用更改的内容和下一步更新 koder/STATE.md,清理意外或临时的存储库工件,并留下明确的交接。当用户说“关闭会话”、“结束”、“结束会话”、“切换”或调用“/close”时使用。
扫描正在运行的 Claude 会话以查看其他代理正在做什么。当被问到“其他代理在做什么”、“检查其他会话”、“正在运行什么”、“扫描代理”、“谁在做什么”时,或者在开始新工作之前使用,以避免重叠。 --- # Agents: Scan Running Claude Sessions 运行 `scan.sh` 来检查所有运行 Claude 的 tmux 会话并报告每个会话正在做什么。 ## 用法 ```bash bash ~/.claude/skills/agents/scripts/scan.sh # 所有会话 bash ~/.claude/skills/agents/scripts/scan.sh floom # 仅 floom/* 会话 bash ~/.claude/skills/agents/scripts/scan.sh openpaper # 仅 openpaper/* 会话 ``` ## 显示内容
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。
检查任何 Claude Code 会话的上下文使用情况和会话信息。当用户询问上下文使用情况、令牌计数、会话信息或想要列出/检查 Claude 会话时使用。
将会话对话导出为 Markdown
当用户请求“URL”、“可共享链接”、“我可以发送给<某人>的证据”时使用,或者希望将当前的 Treeship 会话作为会话报告发布在 treeship.dev 上。
取消正在进行的主教会议审议会议
使用结构化日志、未保存的见解检查和未决问题路由来关闭当前工作会话。在以下情况下触发:(1) 用户说“关闭”、“关闭会话”、“今天就这样”、“最终”、“完成”、“关闭会话”,(2) 用户调用 /close-session,(3) 用户以任何方式发出工作会话结束信号。不要触发:git 提交、会话中保存、没有会话关闭意图的“保存”或“关闭文件”。
跨 Claude Code、AI Studio 和 Gemini CLI 搜索、恢复和分析 AI 会话历史记录。当用户要求“查找上周的文件”、“搜索会话”、“压缩后恢复上下文”、“AI 做了什么”、“将会话导出到 Markdown”、“查找更正”、“分析会话质量”、“从过去的错误中改进 CLAUDE.md”或“将 AI 错误转化为规则”时使用。包含会话搜索、文件恢复、修正检测、自我改进工作流程。
跟踪项目的票证、问题和进度。加载项目上下文、管理会话、指导设置。
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: