每日精选skills数量
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♾️免费开源 🛡️安全无忧
导入技能
上传 skills 归档文件(zip/.skill)
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导入
ucsandman
from GitHub
工具与效率
📁 references/
📁 scripts/
📄 SKILL.md
DashClaw 平台专家,负责集成、故障排除和治理。使用 DashClaw API/SDK 时使用:检测代理、操作记录、防护/策略检查、SSE 实时事件、组织/工作空间上下文、身份验证标头 (x-api-key)、错误 (401/403/429/503)、构建 API 路由、生成 SDK/客户端方法、引导代理数据、配置评估/评分器、提示模板/版本控制、反馈捕获、合规性导出、偏差监控、学习分析/速度、评分配置文件、风险模板、CLI 批准通道、终端批准、dashclaw 批准、dashclaw 批准、dashclaw 拒绝、Claude 代码挂钩、PreToolUse、PostToolUse、受控工具调用、DASHCLAW_HOOK_MODE、终端治理。
beita6969
from GitHub
工具与效率
📁 csharp/
📁 curl/
📁 go/
📄 SKILL.md
克劳德代码源 - 可构建的研究叉。逆向工程构建系统,可与 Bun 一起运行。
getsentry
from GitHub
工具与效率
编写有效的代理提示和技能的参考指南。在创建新技能、检查提示质量或了解 Warden 的提示架构时使用。
jontsai
from GitHub
工具与效率
📁 .github/
📁 config/
📁 docs/
📄 .gitignore
📄 .prettierignore
📄 .prettierrc
OpenClaw 的任务控制仪表板 - 实时会话监控、LLM 使用情况跟踪、成本情报和系统活力。在一处查看所有 AI 代理。
完整的上升研究 CLI — 由 Claude Code 或 Codex 实例驱动的增量、可恢复的研究会话。协调 postagent (HTTP API) + Actionbook 浏览器 (CDP) + 本地文件摄取,以构建具有持久 wiki 层、自主 LLM 循环和编辑 HTML 报告的可重复会话。涵盖所有命令界面 - 在线获取(添加/批处理/路由)、本地摄取(添加本地)、会话生命周期(通过 --from 新建/列表/状态/恢复/关闭/rm/系列/fork)、自治循环、wiki 知识层(列表/显示/rm/查询/lint)、用户可编辑的 SCHEMA.md 和渲染器(合成/报告/覆盖/差异)。用于任何“构建有关主题 X 的可重复报告”或“调查源树 Y”或“将技术 A 和 B 与引用进行比较”请求。
tavily-ai
from GitHub
工具与效率
利用内置的最佳实践构建可用于生产的 Tavily 集成。为开发人员使用编码助手(Claude Code、Cursor 等)在代理工作流程、RAG 系统或自治代理中实现 Web 搜索、内容提取、爬行和研究提供参考文档。
使用 AgentFlow 构建和运行多代理管道。当用户想要并行、按顺序或迭代循环编排 codex、claude 或 kimi 代理时使用。当用户提到多代理工作流程、扇出任务、代码审查管道、迭代实施循环、在 EC2/ECS 上运行代理或需要多个 AI 代理一起协调的任何任务时触发。还可以触发“agentflow”、“pipeline”、“agent graph”、“fanout”、“shard”或“run codex on Remote”。
ShunsukeHayashi
from GitHub
开发与编程
📄 benchmark.md
📄 SKILL.md
自动化技能,自动分析任务并将其路由到最合适的编码代理(Copilot/Devin/Cursor/Claude Code/Manus)。基于测量数据的高精度分配逻辑。
benoror
from GitHub
数据与AI
获取并嵌入 AI 成绩单作为黑曜石标注。参数:<路径>、全部、刷新<路径>。如果为空,则提示输入 URL。
使用ZhiPu GLM-Image API根据文本提示生成高质量图像的官方技能。擅长科学插图、高质量肖像、社交媒体图形和商业海报。支持多种宽高比、高清质量和水印控制。当用户想要生成图像、创建 AI 艺术、文本转图像或将文本描述转换为视觉内容时,请使用此技能。
seojoonkim
from GitHub
开发与编程
📁 blog/
📁 patterns/
📁 prompt_guard/
📄 .gitignore
📄 app.py
📄 ARCHITECTURE.md
600+模式AI代理安全防御,涵盖即时注入、供应链注入、内存中毒、动作门旁路、unicode隐写、级联放大等。用于早期访问和高级模式的可选 API。分层加载、哈希缓存、11 个 SHIELD 类别、10 种语言。
iammaimai
from GitHub
开发与编程
📁 csharp/
📁 curl/
📁 go/
📄 SKILL.md
当用户想要使用 Claude API 或 Anthropic SDK 进行构建时,请使用此技能。
创作者贡献榜
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Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)
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
SKILL.md 内容要求
├─ ⭐ 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)
为什么选择 SkillWink?
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。
AI 语义搜索
关键词检索
版本更新
多维排序
开放标准
评论交流
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。
常见问题解答(FAQ)
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。
1,什么是Agent Skills?
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。
2,Skills是怎么运行的?
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。
3,我该怎么快速找到想要的技能?
推荐 3 种方式组合使用:
语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。
4,SkillWink 支持哪些导入方式?
上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
上传skills文件夹
从GitHub仓库导入
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
Claude Code:~/.claude/skills/
Codex CLI:~/.codex/skills/
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”。
6,一个技能能不能被多个工具一起用?
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。
7,这些skills使用安全吗?
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。
8,为什么我导入后“没有生效”?
最常见原因是这几类:
放错目录(路径不对、层级多了一层)
SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)
9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:
重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
低质量技能:我们会定期清理低质量skills