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mapbox-android-patterns
Android 上 Mapbox 地图 SDK 的官方集成模式。涵盖安装、添加标记、用户位置、自定义数据、样式、相机控制和功能集交互。基于官方 Mapbox 文档。
Android 上 Mapbox 地图 SDK 的官方集成模式。涵盖安装、添加标记、用户位置、自定义数据、样式、相机控制和功能集交互。基于官方 Mapbox 文档。
通过 OData 将记录从外部源(CSV、JSON、SQL 转储或 API 响应)移动到实时 FileMaker 解决方案中。读取源数据,通过类型强制将源列映射到 FM 字段,获得开发人员对映射的批准,然后通过错误跟踪执行迁移。当开发人员要求“迁移数据”、“导入记录”、“将数据移至 FileMaker”、“加载 CSV”或“导入 JSON”时使用。
基于 Harness Engineering 原理的长期运行的自主代理的生产级框架。具有三层自愈记忆、断路器保护、KAIROS 梦想模式整合、多智能体协调等特点。当用户描述一个任务想法时,Agent会自动初始化工作区,填充所有模板文件,设置cron计划,并立即开始执行。
用于 QA 测试和网站测试的快速无头浏览器。浏览页面、交互
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将 APK 文件上传到 Android 应用商店(华为、小米、OPPO、vivo、荣耀、Google Play、三星、蒲公英、fir.im)并运行自定义脚本。专为具有结构化 JSON 输出、语义退出代码和零交互的 AI 代理而设计。
“运行富集”、“检查一致性”、“分析途径”。
分析游戏名称、类型趋势、定价策略和市场定位
检查 GitHub PR 是否有 CI 失败、合并冲突、更新分支要求、审阅者评论、更改请求和未解决的审阅线程。创建修复计划并在用户批准后实施。回复所有审阅者评论并说明已采取的措施或未解决的原因,然后解决主题。修复后通知审阅者。
一项可以做很多事情的有用技能
Use for: (1) Blave market alpha data — 筹码集中度 Holder Concentration, 多空力道 Taker Intensity, 巨鲸警报 Whale Hunter, 挤压动能 Squeeze Momentum, 市场方向 Market Direction, 资金稀缺 Capital Shortage, 板块轮动 Sector Rotation, Blave顶尖交易员 Top Trader Exposure, kline, alpha table, 市场情绪 Market Sentiment, screener saved conditions, Hyperliquid top trader tracking (leaderboard, positions, history, performance, bucket stats); (2) BitMart futures/contract trading — opening/closing positions, leverage, plan orders, TP/SL, trailing stops, account management, sub-account transfers; (3) BitMart spot trading — buy/sell, limit/market orders, account balance, order history, sub-account transfers; (4) OKX trading — spot and perpetual swap, order placement, positions, balance; (5) Bybit trading — spot and derivatives/perpetual swap, order placement, positions, balance, TP/SL; (6) BingX trading — spot and perpetual swap, order place 交易、头寸管理、杠杆、TWAP 订单、OCO 订单; (7)Bitget交易——现货、期货、下单、仓位管理、杠杆、计划下单; (8) 币安交易——现货和 USDS-M 期货、下单、持仓、杠杆、算法订单、OCO/OTO/OTOCO; (9) Bitfinex 交易和融资 — 现货、保证金、融资/借贷(提交报价、贷款、信贷)、钱包转账。
审核并改进 Astro 网站的 SEO。当用户要求在 Astro 站点上审核、设置或改进 SEO,或在 Astro 项目中提及头元数据、结构化数据、JSON-LD、站点地图、IndexNow、Open Graph 图像、架构端点、NLWeb、hreflang 或搜索引擎索引时使用。生成通过“@jdevalk/astro-seo-graph”路由的插入代码,并链接到“元数据检查”以生成 SEO 字符串。 --- # Astro SEO 根据 [Astro SEO:权威指南](https://joost.blog/astro-seo-complete-guide/) 中描述的完整堆栈审核并改进 Astro 网站的 SEO 设置。该技能涵盖九个领域——技术基础、结构化数据、内容、站点结构、性能、站点地图和索引、代理发现、重定向和分析——并为任何缺失或薄弱的内容生成插入代码。 这项技能的核心是[`@jdevalk/astro-seo-graph`](https://github.com/jdevalk/seo-graph)。大多数修复都通过它进行。如果项目还没有使用它,那么首先建议安装它。 **代码配方位于“AGENTS.md”** - 当您需要实施特定修复时请阅读它。该文件包含工作流程和审核清单。 ## 工作流程 1. **检测项目** — 确认这是一个 Astro 站点并了解其形状。 2. **审核** — 对九个类别进行评分并得出可操作的结果。 3. **改进** — 生成或修改文件以缩小差距。食谱位于“AGENTS.md”中。 4. **元数据传递** — 对技能生成的每个短字符串调用“元数据检查”(标题、描述、模式“描述”字段、常见问题解答、frontmatter 摘录)。 5. **验证** — 运行构建,检查验证是否通过,提醒用户有关非文件任务(Search Console、Bing 网站管理员工具、IndexNow 密钥验证)。 --- ## 第 0 阶段:检测项目
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: