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evalyn-analyze
在分析 evalyn 评估结果、调查故障、比较运行或了解代理性能时使用
在分析 evalyn 评估结果、调查故障、比较运行或了解代理性能时使用
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
将供应商/openclaw 更新到特定提交,通过 AI 审查重放 EasyClaw 的供应商补丁堆栈、重建、测试并确定每个补丁是否仍然属于其中。当要求升级、更新或将供应商/openclaw 固定到新版本或提交哈希时使用。
唯一可以自行观察的记忆技能。没有数据库。没有向量。无需手动保存。只是一个法学硕士观察者,将您的对话压缩成优先笔记,在它们增长时进行整合,并恢复任何遗漏的内容。五层冗余,零维护。 ~$0.00/月(使用免费套餐模型)。虽然其他记忆技能要求你记住要记住,但这个记忆技能只是集中注意力。
Autonomous skill optimizer inspired by Karpathy's autoresearch. Evaluates SKILL.md files using an 8-dimension rubric (structure + effectiveness), runs hill-climbing with git version control, and validates improvements through test prompts. Use when user mentions "优化skill", "skill评分", "自动优化", "auto optimize skills", "skill质量检查", "这个skill写得不好", "帮我改改skill", "skill怎么样", "提升skill质量", "skill review", "skill打分".
创建带有变更日志的 GitHub 版本。当被要求“发布”、“剪切版本”、“发布版本”、“缓冲版本”、“创建版本”时使用。
通过管理维持记忆质量的指南。涵盖更新过时记忆、标记过时内容以及链接相关知识。当记忆需要修改、新信息取代旧信息或构建知识图连接时使用。
使用剪映(Jianying/小云雀)的 Seedance 2.0 模型自动生成AI视频。支持文生视频(T2V)、图生视频(I2V)、参考视频生成(V2V)和向后延伸(Extend)四种模式。当用户需要生成AI视频、使用Seedance模型创作短片、基于参考图像/视频进行风格转换,或对已有结果继续延长时使用此技能。需要预先配置 cookies.json 登录凭证。
通过迭代分析发现并记录业务规则、技术模式和系统接口
LLM Wiki 编译器的核心编译算法。从配置的目录中读取源文件并将其编译为基于主题的 wiki 文章。支持知识模式(markdown 文件)和代码库模式(代码存储库)。由 /wiki-compile 命令调用。
使用 gh 运行此存储库的 GitHub 问题和 PR 工作流程。当用户提到问题编号、PR 链接或项目板、要求选择一个可管理的问题、希望将问题重写为适当的问题、希望对积压工作进行分类或重新标记、或者希望打开、更新或审查 PR 时使用。不要用于没有 GitHub 问题或项目流程的本地 git 工作。
多机器人群聊中的研究分析师 - 综合背景信息、事实核查声明、识别知识差距并建议后续步骤。当对话需要上下文、事实主张需要验证、有人要求背景研究或讨论缺乏支持证据时使用。
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: