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导入技能

igmarin igmarin
from GitHub 测试与安全
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  • 📄 SKILL.md

api-rest-collection

在创建或修改 REST API 端点(Rails 控制器、引擎路由、API 操作)时使用。需要生成或更新 API 集合文件(例如 Postman Collection v2.1),以便可以测试新的或更改的端点。触发词:端点、API 路由、控制器操作、API 集合、请求集合。 --- # REST API 集合 **核心原则:** 每个 API 表面(Rails 应用程序或引擎)都有一个与其端点保持同步的 API 集合文件。 ## 快速参考 |方面|规则| |--------|------| |当 |创建或修改任何 REST API 端点(路由 + 控制器操作)时创建或更新集合 | |格式| Postman Collection JSON v2.1(`schema` 或 `info.schema` 引用 v2.1)是一个很好的默认标准 | |地点 |每个应用程序或引擎一个文件 - `docs/api-collections/<app-or-engine-name>.json` 或 `spec/fixtures/api-collections/`;如果集合文件夹已存在,则更新现有文件 | |语言 |所有请求名称、描述和变量名称都必须采用 **英语** | |变量|使用“{{base_url}}”(或等效项)作为基本 URL,以便集合可以跨环境运行 | |根据要求 |方法、URL(带有基本 URL 的变量)、标头(内容类型、授权(如果需要))、正文示例(如果适用)| |验证 |请参阅下面的 HARD-GATE 部分中的验证步骤 | ## 硬门 :在端点更改时生成 ``` 当您创建或修改 REST API 端点(新的或更改的路由和控制器操作)时,您还必须创建或更新相应的 API 集合文件,以便可以测试流程。 不要让收藏丢失或过时。

0 15 1个月前 · 上传 详情页 →
contrueCT contrueCT
from GitHub 内容与多媒体
  • 📁 ooxml/
  • 📁 scripts/
  • 📁 spec/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 docx-js.md
  • 📄 LICENSE.txt

docx

全面的文档创建、编辑和分析,支持跟踪更改、注释、格式保存和文本提取。当 Claude 需要使用专业文档(.docx 文件)来执行以下操作时:(1) 创建新文档,(2) 修改或编辑内容,(3) 使用跟踪的更改,(4) 添加注释或任何其他文档任务

0 6 4天前 · 上传 详情页 →
suykerbuyk suykerbuyk
from GitHub 工具与效率
  • 📄 SKILL.md

json-canvas

创建和编辑包含节点、边、组和连接的 JSON Canvas 文件 (.canvas)。在处理 .canvas 文件、创建视觉画布、思维导图、流程图或用户在 Obsidian 中提及 Canvas 文件时使用。

0 6 4天前 · 上传 详情页 →
dongzhuoyao dongzhuoyao
from GitHub 调研与分析
  • 📄 SKILL.md

academic-deep-research

在评估学术论文或调查研究主题时使用。收集地点、引文、GitHub 统计数据、社会热点、可重复性和作者信号,以生成评分的 Markdown 报告。触发因素:“评估论文”、“论文评论”、“研究调查”、“文献评论”、“这篇论文好不好”、“查找论文”、“比较论文”、“论文影响”

0 10 21天前 · 上传 详情页 →
ckckck ckckck
from GitHub 工具与效率
  • 📁 docs/
  • 📁 scripts/
  • 📁 tests/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 LICENSE
  • 📄 README.en.md

agent-safe-delete

当任务涉及归档、删除、替换或清理本地或远程文件或文件夹(包括 rsync --delete、SSH 服务器清理、临时文件、生成的工件或显式删除请求)时使用,并且删除应成为可逆的存档移动而不是永久删除。

0 10 1个月前 · 上传 详情页 →
alexander-danilenko alexander-danilenko
from GitHub 数据与AI
  • 📁 references/
  • 📄 metadata.yml
  • 📄 SKILL.md

agents-md-pro

以最大令牌效率创建、优化、更新和验证 AGENTS.md 文件。当用户要求 (1) 为任何存储库创建新的 AGENTS.md 文件,(2) 优化/压缩现有 AGENTS.md 以减少令牌数量,(3) 更新/刷新 AGENTS.md 以与代码库更改同步,(4) 验证 AGENTS.md 质量和完整性,或 (5) 改进 AGENTS.md 文件以使 AI 代理更有效时使用。始终生成令牌高效、精简的输出,重点关注可操作的命令和模式,同时保持与模型无关的语言。

0 10 1个月前 · 上传 详情页 →
aescaffre aescaffre
from GitHub 工具与效率
  • 📁 reference/
  • 📄 SKILL.md

pixinsight-pipeline

使用 PixInsight 进行自动化深空天文摄影处理。通过完整流程处理天文图像(星云、星系、星团)时使用:通道组合、校准、拉伸、Ha/窄带注入、恒星处理和最终调整。涵盖 HaRGB、HaLRGB 和 LRGB 工作流程。通过基于 Node.js 文件的 IPC 桥驱动 PixInsight 的 PJSR 脚本引擎。 --- # PixInsight 深空管道 ## 概述 配置驱动的分支管道,可将线性天文母版处理为出版质量的深空图像。该管道是一个 Node.js 脚本 (`scripts/run-pipeline.mjs`),它通过基于文件的 IPC (`~/.pixinsight-mcp/bridge/`) 将 PJSR 命令发送到 PixInsight。 ## 快速启动 — 新目标 1. **准备数据** — 在 WBPP 中堆叠您的潜艇。将线性母版 (`.xisf`) 放在一个文件夹中。 2. **创建配置** — 复制 `editor/default-config.json`,或使用 Web 编辑器 (`node editor/server.mjs`)。 3. **设置文件路径** — 填写 `files.R`、`files.G`、`files.B`、`files.Ha`、`files.L`(如果适用)、`files.outputDir`、`files.targetName`。 4. **选择工作流程**: - **HaRGB**(无亮度):禁用`l_stretch`、`l_nxt`、`l_bxt`、`lrgb_combine` - **HaLRGB**(有亮度):启用亮度分支步骤+`lrgb_combine` - **LRGB**(无Ha):将`files.Ha`设置为`""`,禁用`ha_sxt`, `ha_stretch`、`ha_curves`、`ha_ghs`、`ha_inject`。管道自动检测“hasHa”并跳过 Ha 文件打开/克隆。 - **仅 RGB**(无 Ha,无 L):将 `files.Ha` 和 `files.L` 设置为 `""`,禁用 Ha + lum 分支步骤 5. **打开 PixInsight** — 启动 PixInsight 并加载 PJSR 观察程序脚本。 6. **运行** — `node script/run-pipeline.mjs --config path/to/config.json` 7. **迭代** — 在每个步骤中查看 JPEG 预览。调整config中的参数。重新运行。 ## 管道架构### 分支|分公司|标签|颜色 |叉后|合并于 | |--------|--------|--------|-------------|------------| | `主要` | RGB |蓝色| — | — | | `星星` |明星|黄色| `sxt` | `star_add` |

0 10 1个月前 · 上传 详情页 →
jimezsa jimezsa
from GitHub 调研与分析
  • 📁 references/
  • 📁 scripts/
  • 📄 SKILL.md

block-diagram

从文本简介中生成准确、可读的 D2 框图,用于软件、研究和系统说明。规范化组件和边缘,编写规范的 .d2 源文件,默认渲染紧凑的草图样式 SVG 和可选的 PNG 工件,在图表真正需要时支持可选的 LaTeX 方程块,保持箭头不带标签,除非标签添加具体含义,并在需要时发出 Telegram 文件指令。

0 10 1个月前 · 上传 详情页 →

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