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adr
使用 MADR 格式创建新的架构决策记录 (ADR)。当用户想要记录架构决策、说“创建 ADR”、“我们需要 ADR”或讨论应记录的决策时使用。
使用 MADR 格式创建新的架构决策记录 (ADR)。当用户想要记录架构决策、说“创建 ADR”、“我们需要 ADR”或讨论应记录的决策时使用。
学术研究的实验执行者和监督者。 2-agent 系统涵盖代码实验(ML 训练、统计分析、ETL、模拟)和人类研究(调查、实地研究、访谈)。 4 种模式:运行(执行 + 监控代码)、管理(跟踪人类研究)、验证(统计解释 + 再现性验证)、计划(苏格拉底式实验设计)。触发:运行实验、执行代码、训练模型、基准测试、管理研究、跟踪参与者、实地研究、调查、验证结果、检查统计数据、重现、计划实验、设计研究、运行实验、执行计划、管理研究、验证结果、规划实验。
扫描项目以查找缺失的最佳实践领域,并针对每个差距实施最重要的建议。目前涵盖 linting 和单元测试。安装工具、编写配置并添加 CI 步骤。
使用 Three.js、React Three Fiber、Spline 和 WebGL 构建沉浸式 3D Web 体验。涵盖产品配置器、3D 产品组合、滚动驱动 3D、模型管道优化、性能预算和交互场景。在构建 3D 网站、Three.js 场景或 WebGL 体验时使用。
询问特定的 AI 模型(codex、gemini、grok、perplexity、claude)进行重点分析或第二意见
按照最佳实践生成 Oxygen UI React 组件。使用 Oxygen UI 库创建新组件、数据表、卡片或 UI 元素时使用。
代码覆盖率分析工具。这些工具有助于分析和可视化测试执行的代码覆盖率、将覆盖率数据上传到 Neo4j 以及显示覆盖率统计信息。可用工具:运行覆盖率、展示覆盖率。
AGENTVIZ 的独立公关审查。寻找重复代码、死代码、UI/UX 风格违规、缺失测试、架构漂移和倾斜。在打开 PR 或自我审查您的分支之前运行。
用于构建从数据库到 UI 功能的完整架构指南。根据检测到的堆栈路由到前端/、全栈/、移动/、后端/或 sdks/。涵盖分解、多租户隔离、身份验证模型、查询模式和组件模式。
在线束模型注册表中添加或更新模型。当用户想要添加新的 AI 模型、更新模型定价或更改线束的默认模型时使用。
创建用于进行可视化参数的 Excalidraw 图表 JSON 文件。当用户想要可视化工作流程、架构或概念时使用。
使用可追溯性矩阵 (RTM) 将需求(PRD/用户故事/AC)映射到全面的测试覆盖范围。输出覆盖范围差距、风险、测试级别、优先级、自动化候选者和变更影响说明。专为 QA/测试架构师工作流程而设计。
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: