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acp-bridge-caller
v0.11.6 — 通过 ACP Bridge HTTP API 调用远程 CLI agent,支持多 agent pipeline。Usage: /cli <prompt> | /cli ko <prompt> (kiro) | /cli cc <prompt> (claude) | /chat ko (进入对话模式)
v0.11.6 — 通过 ACP Bridge HTTP API 调用远程 CLI agent,支持多 agent pipeline。Usage: /cli <prompt> | /cli ko <prompt> (kiro) | /cli cc <prompt> (claude) | /chat ko (进入对话模式)
基于苏格拉底式问题的 PRD 生成 — AI PM 技能,挑战 PM 假设、提出多种选项并创建可靠的 PRD
根据 Claude Code 插件规范审核和改进现有 Quickstop 插件的质量
从任何来源搜索、安装和管理 AI 代理技能、命令、工具、知识、工作流程、wiki、保险库和内存。可与 Claude Code、OpenCode、Cursor 和任何 AI 编码助手配合使用。
Seedance 2.0(即梦)的专业级虚拟电影导演和提示工程师。通过好莱坞水准的镜头设计,将模糊的想法转化为电影般的、可立即制作的视频提示。涵盖每个工作流程——文本到视频、图像到视频、多模式参考、视频扩展、角色交换、对话驱动的短片和音乐同步编辑。附带电影摄影词典(50 多个安全的镜头移动短语)、导演风格库(维伦纽夫、韦斯·安德森、新海诚、武侠等)、消除“塑料 AI 外观”的 3 层灯光和质量锚定系统,以及内置的结构化验证检查表,以便在交付前通过每个提示。支持双语输出(中文/英文),智能 >15 秒自动分段,用于长篇故事讲述。
根据 Claude Code 的生产级工程模式分析代码和 LLM 实践。当用户要求“根据 Claude Code 评估我的代码”、“Claude Code 如何执行此操作”、“CC 对 X 使用什么模式”、“查看我的 LLM 方法”或调用 /what-would-cc-do:assess 或 /what-would-cc-do:claudecodefy 时使用。
为任何 AI 工具生成优化的提示。
设置和配置 claude-code-discord 机器人 — 检查先决条件、创建 .env、配置 Bedrock 或 Anthropic API 身份验证,然后启动机器人
Nano Banana (NBP/NB2) 和 GPT Image 2 的图像提示技能。编写带有型号/质量/尺寸建议的即用型提示。使用场合:“нарисуй”、“сгенерируй картинку”、“图像提示”、“промпт для картинки”、博客封面、幻灯片、海报、产品照片、UI 模型、故事板、角色表、编辑/着色、风格转换、视觉分析、图像提示、NB、NBP、NB2、 gpt-image-2、多面板网格、电子商务产品摄影、时尚社论、食品/饮料广告、电影肖像。
每当用户询问有关 Higgsfield AI 的任何问题时,请使用此技能 - 编写或完善视频/图像提示、选择模型(Kling、Sora 2、Veo、Wan、Seedance、Minimax Hailuo、DoP、Soul、Nano Banana、Seedream、Flux、GPT Image 等)、摄像机控制、命名运动预设、Soul ID 字符一致性、Cinema Studio 2.5/3.0、Vibe Motion、失败生成故障排除、信用优化、Photodump 或任何其他功能提到 higgsfield.ai。当 Higgsfield 是用户配置的平台时,还会触发通用的“给我写一个视频提示”或“为我制作一个 AI 视频提示”请求。
`hermit-meta.json` 中的 `required_core_version` 和 `requires["claude-code-hermit"]`,以及
使用 canonry CLI 和 aeo-audit 工具的代理优先 AEO(应答引擎优化)操作平台。在以下情况下使用:(1)在 AI 提供商(Gemini、ChatGPT、Claude、Perplexity)中运行引用; (2) 使用结构化数据验证审核技术 SEO; (3) 实现模式标记、站点地图、llms.txt; (4) 通过 Google Search Console 和 Bing 网站管理员工具诊断索引问题; (5) 优化内容以实现人工智能可读性和实体一致性。不适用于:一般网络开发、内容写作、PPC 活动或社交媒体管理。
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: