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将 Hook 脚本放置在 claude-code-plugin 存储库的正确结构中的技能。验证钩子结构,检查是否与现有钩子重复,生成plugin.json并注册marketplace.json。
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为 AI 代理友好的代码库设置和改进工具工程(AGENTS.md、docs/、lint 规则、评估系统、项目级提示工程)。触发条件:AI 代理的新/空项目设置、AGENTS.md 或 CLAUDE.md 创建、利用工程问题、使代理在代码库上更好地工作。当用户感到沮丧或抱怨代理质量时也会触发 - 例如“代理一直忽视约定”、“它从不遵循指令”、“为什么它一直做 X”、“代理坏了”——因为代理输出不佳几乎总是表明存在缺陷,而不是模型问题。涵盖:上下文工程、架构约束、多智能体协调、评估、长期运行的智能体利用以及智能体质量问题的诊断。
Claude Pulse 的健康检查 — 验证依赖项、数据库、挂钩和最近的跟踪活动
通过浏览器自动化与网络人工智能代理(ChatGPT、Gemini、Claude、Grok、Perplexity、NotebookLM)聊天。当遇到困难、需要交叉验证、想要进行第二个模型审查、需要图像生成或想要通过网络 AI 工具进行深入研究时使用。
AI 编码代理的预检安全扫描器 — 扫描部署配置、技能/MCP 服务器、内存/会话和 AI 代理配置文件(挂钩注入)以查找机密、PII、提示注入和危险模式。运行 4 个模型行为探测(说服、沙袋、欺骗、幻觉)。支持LLM增强语义分析。适用于 OpenClaw、Claude Code、Cursor 和 Codex。当用户要求安全审核、运行状况检查或想要扫描其 AI 代理设置是否存在漏洞时使用。
将编码任务委派给外部执行器(Antigravity、Codex、Gemini)时使用 - 多文件更改、机械清除工作或并行工作树执行。
AI 编码代理的跨引擎调度层。当您需要时使用:在 Codex/Claude/Gemini 上启动工作程序、恢复超时调度、在飞行中引导正在运行的工作程序或协调多模型工作。触发:代理多路复用、调度、生成工作线程、编解码工作线程、配置文件调度、异步调度、引导代理、恢复超时、多引擎。 --- # agent-mux 一个 CLI,三个引擎(Codex、Claude、Gemini),一个 JSON 合约。工作人员身份位于“~/.agent-mux/prompts/”的提示文件中——使用 YAML frontmatter 进行降价,设置引擎、模型、工作量、超时和系统提示。没有配置文件,没有角色表。提示符是工人。 ## 快速调度 三种模式覆盖95%的调度。 **配置文件调度**(标准路径 - 一个标志解决所有问题):``bash agent-mux -P=lifter -C=/repo "修复 src/client/retry.go 中的重试逻辑" 2>/dev/null ``` **异步调度**(触发,稍后收集):````bash ID=$(agent-mux -P=scout --async -C=/repo "查找已弃用的 API 用法" 2>/dev/null | jq -r .dispatch_id) agent-mux wait --poll 30s "$ID" 2>/dev/null agent-mux result --json "$ID" 2>/dev/null ``` **通过 stdin** 进行结构化调度(规范机器调用): ```bash printf '%s' '{"profile":"lifter","prompt":"实现修复","cwd":"/repo"}' \ | agent-mux --stdin --async 2>/dev/null ``` 解析标准输出 JSON。每个结果都有“status”、“response”、“activity.files_changed”和“metadata.engine”。始终首先检查“状态”。 ## 个人资料名册
由 claude.ai/design 通过“设计者”MCP 驱动的人类参与的设计迭代循环。人类是设计者; AI是翻译+管道。人类陈述意图,人工智能读取存在的内容并将意图传递给克劳德设计,人类品尝克劳德产生的变体,人工智能解释反应并迭代。通过决策记录(捆绑包的聊天记录)提升已接受的结果。
带有 PostgreSQL + pgvector + OpenAI 嵌入的矢量内存引擎。存储、搜索上下文记忆并将其注入 LLM 提示中。包括 OpenClaw 的自动注入钩子和完整的备份/恢复系统。
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。
在管理 AI Hub 帐户、API 密钥、余额、使用情况或 API 端点时使用。当用户在上下文中说“AI Hub”、“添加 AI 积分”、“创建 API 密钥”、“检查 AI 使用情况”、“自动充值”、“AI Hub 端点”、“AI Hub 基本 URL”、“如何使用 AI Hub API”、“LLM API”、“AI API”、“OpenAI 兼容”、“Anthropic API”、“GPT”、“Claude”、“Gemini”、“DeepSeek”或“Grok”时使用泽布尔。
使用多个 AI 模型审查 PR 或代码更改,综合结果并交互式应用修复。使用 GPT 5.2、Gemini 3 Pro 和 Opus 4.5 实现不同的视角。
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: