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cognithor
Cognithor - 代理操作系统:本地优先的自治代理操作系统。 16 个 LLM 提供商、17 个通道、112+ MCP 工具、5 层内存、A2A 协议、知识库、语音、浏览器自动化、计算机使用、自我修复、自我改进。 Python 3.12+、Apache 2.0。
Cognithor - 代理操作系统:本地优先的自治代理操作系统。 16 个 LLM 提供商、17 个通道、112+ MCP 工具、5 层内存、A2A 协议、知识库、语音、浏览器自动化、计算机使用、自我修复、自我改进。 Python 3.12+、Apache 2.0。
当任务应该在隔离的工作树中运行 Hydra 的文件合同工作流时,或者必须检查、重试或清理现有的 Hydra 工作流时使用。
通过 KIP(知识交互协议)为 AI 代理提供基于图形的持久内存。提供检索优先内存操作 (KQL)、持久写入 (KML)、模式发现 (META) 和内存卫生模式。每当代理需要查阅或更新持久内存时使用,特别是用于:记住用户首选项/身份/关系、存储对话事件、回答依赖于过去会话的问题以及涉及“execute_kip”的任何任务。
一项考验技能
将新的 n8n 工作流程模板添加到存储库。当用户提供要添加的 n8n 工作流程 JSON 时使用。
使用跨 7 个意图类别的 27 个研究支持的框架来分析和改进提示。当用户想要改进、重写、构建或设计提示时使用 - 包括诸如“帮助我编写更好的提示”、“改进此提示”、“我应该使用什么框架”、“使此提示更有效”或任何提示工程任务之类的请求。根据意图(创建、转换、推理、批评、恢复、澄清、代理)推荐正确的框架,提出有针对性的问题,并提供结构化的高质量结果。
擅长选择和配置 AgenticFORGE 代理。通过正确的配置生成正确的 FunctionCallAgent、ReActAgent、PlanSolveAgent、ReflectionAgent、SimpleAgent、SkillAgent 和 WorkflowAgent 代码。当用户想要构建代理、在代理类型之间进行选择、配置代理选项或了解代理行为时使用。
AI 代理的技能:从 NeuralDeep 目录中搜索并安装技能。
使用 .at 语言设计、验证、构建和可视化多代理拓扑
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通过 REST API 管理 Paperclip AI 公司、代理、问题、项目、目标、例程、成本和秘密。在创建公司、招聘代理、分配任务、管理预算、批准招聘或检查 Paperclip 实例上的仪表板时使用。
通过 94 个确定性 Python 生成器(加上来自已安装插件技能的附加生成器)生成 UiPath Studio XAML 工作流程、项目支架(序列/调度器/执行器)和表达式。当用户提及 UiPath、XAML、RPA、REFramework、Orchestrator 或 UiPath Studio 开发时使用。 --- # UiPath 核心技能 > ⚠️ **安全规则**(`rules.md` 中的 I-1、I-2)> - 编剧/浏览器检查是 **只读**。登录页面 → 停止,等待用户。请参阅 `ui-inspection.md` → 登录门。 > - 通过 PowerShell 进行桌面检查 (`inspect-ui-tree.ps1`):仅限只读树检查。 > - 永远不要生成凭证、令牌或密码——无论是真实的还是假的。使用真正的 Studio 导出模板和全面的参考文档生成生产质量的 UiPath 自动化工件。模板基线:Studio 24.10 Windows。 ## 何时阅读哪个参考 **从这里开始。** 将用户的任务与正确的文件相匹配,然后仅阅读需要的内容。对于超过 200 行的文件,请使用“grep”或行范围读取 - 切勿读取整个大文件或 XAML 资产。 ### 常见任务(首先检查这些)|任务|首先阅读 | |---|---| |生成 XAML 工作流程(任何类型)| `cheat-sheet.md` → JSON 规范模式 → `scripts/generate_workflow.py` **(G-1)** | |搭建项目| `scaffolding.md` → 模板选择 → 运行 `scripts/scaffold_project.py` | |生成完整的项目(清单)| `scaffolding.md` → “生成完整项目”清单 | |检查网络应用程序(选择器)| `ui-inspection.md` → Playwright MCP 工作流程 → `playwright-selectors.md` | |验证 XAML |运行 `scripts/validate_xaml <project> --lint` | |修复特定的 lint 警告 | `lint-reference.md` → 按 lint 编号搜索 | |编写表达式 (VB.NET/C#) | `expr-foundations.md`(任何表达式任务从这里开始)| |分解/项目结构| `decomposition.md` → 分解规则(通用 1-8、浏览器 9-13、桌面 14)| |修复用户的 .xaml 文件 | `技能GUI de.md` → 示例 6 | |行动中心
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: