better-sqlite3-rebuild
当看到有关 better-sqlite3 本机模块、NODE_MODULE_VERSION 不匹配、“针对不同 Node.js 版本编译”或类似本机绑定错误的错误时使用。
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在开发、调试和检查 React Native 和 Expo 应用程序时使用 Radon IDE 的 MCP 工具的最佳实践。通过 Radon IDE 与正在运行的应用程序交互时使用 - 查看屏幕截图、读取日志、检查组件树、调试网络请求、重新加载应用程序或查询 React Native 文档和库信息。触发:“调试 React Native”、“修复 UI”、“网络问题”、“构建问题”、“Radon IDE”、“查看屏幕截图”、“应用程序日志”、“组件树”、“网络检查器”、“重新加载应用程序”、“React Native 文档”、“库描述”、“模拟器”、“开发视口”、“view_screenshot”、 “view_application_logs”、“view_component_tree”、“reload_application”、“view_network_logs”、“view_network_request_details”、“query_documentation”、“get_library_description”以及涉及 Radon IDE 会话中实时应用程序检查、调试或开发的每个请求。
React Native 和 Expo 构建高性能移动应用程序的最佳实践。在检查 React Native 代码、设计组件架构、实现功能、优化列表性能、实现动画、使用本机模块、检查性能问题、审核 UI 组件、检查状态管理或检查生产准备情况时使用。触发“审核最佳实践”、“检查性能”、“优化渲染”、“审核列表渲染”、“检查动画模式”、“审核状态管理”、“审核 UI”、“检查崩溃”、“审核生产准备情况”、“检查 React Native 约定”、“性能审核”。 --- # React Native 最佳实践规则 来自 [vercel-labs/agent-skills](https://github.com/vercel-labs/agent-skills) 的 36 条规则(MIT 许可证)加上通过故事测试发现的 3 条 rn-dev-agent 规则。 每个规则在“references/<rule-name>.md”中都有完整的错误/正确代码示例。 --- ## 规则索引 首先扫描此表。加载正在审查的代码中存在的任何规则类别的相应参考文件。 |身份证 |规则|影响 |参考文件| |----|------|--------|----------------| | 1.1|切勿将 `&&` 与可能为假的值一起使用 |关键 | `references/rendering-no-falsy-and.md` | | 1.2 | 1.2将字符串包裹在 `<Text>` 组件中 |关键 | `references/rendering-text-in-text-component.md` | | 2.1 | 2.1避免在 renderItem | 中使用内联对象高| `references/list-performance-inline-objects.md` | | 2.2 | 2.2将回调提升到列表的根 |高| `references/list-performance-callbacks.md` | | 2.3 | 2.3保持列表项轻量级 |高| `references/list-performance-item-expense.md` | | 2.4 | 2.4列表之前的稳定对象引用 |关键 | `references/list-performance-function-references.md` | | 2.5 | 2.5将基元传递给列表项以进行记忆 |高| `references/list-performance-item-memo.md` | | 2.6 | 2.6对任何列表使用列表虚拟器 |高| `参考文献/列表性能虚拟 alize.md` | | 2.7 | 2.7使用购买
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: