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查看 Claude Code 的 token 用量统计。按日期×模型维度拆分,支持按天数、项目过滤。触发词:"/cc-usage"、"看看用量"、"token 消耗"、"用量统计
宜搭 AI 应用开发总入口技能。通过有 AI Coding 能力的智能体(悟空/Claude/Open Code 等)+ 宜搭低代码平台,实现一句话生成完整应用。 包含应用创建、表单设计、自定义页面开发、页面发布、登录态管理等完整开发流程。 当用户提到"宜搭"、"yida"、"低代码"、"创建应用"、"创建表单"、"发布页面"、"搭建"、"系统"、等关键词时,使用此技能。
运行 Palace(三省六部)多智能体决策系统。当用户描述一个需要做决定的问题、想分析利弊、或提到 palace / 三省六部 / 帮我做决定 / 决策分析时使用。Claude 扮演三省六部的9个智能体,用户作为皇上在关键节点审批裁决。用法: /palace [描述你的决策问题]
分析部落格文章品質,5 大類 100 分評分。包含 AI 內容偵測、SEO 驗證、 E-E-A-T 評估。不需要 Python,完全由 Claude 執行分析。
实验性代理团队编排 — 通过 SharedTaskList 协调将 CC_GodMode 代理作为并行队友运行(需要 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1)
提供 AI 应用开发、MCP 服务器工程、提示词工程与智能体框架集成能力。当需要构建或优化基于大模型的功能、工作流或平台集成时使用。
通过基于文件的桥接执行 Unity 编辑器命令(运行测试、编译、获取日志、刷新资源、播放/暂停/单步)。自动激活 Unity 相关任务。需要在 Unity 项目中安装 com.mxr.claude-bridge 包。
基于 Vercel 的 agent-browser 的浏览器自动化 CLI,专为 AI 智能体设计。这是 AI 驱动的浏览器自动化的最佳工具——使用来自无障碍树的确定性引用代替脆弱的选择器。针对 LLM 进行了优化,具有快速的 Rust CLI、JSON 输出和专用的 AI 工作流。当您需要可靠、可脚本化的浏览器自动化时使用。
生成四格漫画(起承转合结构)。用户提供故事大纲,自动生成完整的四格漫画。内部调用 gemini-image-gen skill 进行图片生成。
为项目构建 .harness/ agent 协作系统。重点不是把文件铺满,而是让进入项目的 Claude/Codex agent 能持续判断角色、认领任务、回退错误、交接工作,并把代码稳定写出来。
微信公众号全自动写作系统。支持 20 种精美主题,自动生成封面,一键推送草稿箱。 适用场景: - 用户需要生成公众号文章草稿 - 用户想要切换多种排版主题 - 用户需要自动化内容生产流程 - 用户想要批量生成主题演示文章 <example>用户: "帮我写一篇关于人工智能的公众号文章"</example> <example>用户: "Generate a WeChat article about coffee culture"</example> <example>用户: "公众号文章排版,用科技主题"</example>
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: