- 📄 SKILL.md
jvm-skills
将未提交的更改分组为逻辑功能提交。
将未提交的更改分组为逻辑功能提交。
从源代码重建 eforge 并重新启动守护进程。在进行代码更改后的开发过程中使用,以便 MCP 工具获取最新版本。
使用有意义的消息将分阶段更改提交到 git。
将“重新调整”叠加层中的视觉更改应用到源代码。当从重新调整 MCP 工具(retune_get_formatted_changes、retune_get_pending_changes)接收输出时,或者当用户粘贴包含“# Visual Changes”、“# Comments”、“Prop Changes”、“Attribute Changes”、“SVG Attribute Changes”、更改前/更改后表或与标记/变量列的属性差异时,请使用此技能。触发:重新调整、“视觉更改”、“应用这些更改”、样式差异、设计标记、设计变量、表前/后属性、视觉调整、覆盖更改、“注释#”、“处理每个注释”、“属性更改”、“属性更改”。
Claude Code 的多代理编排框架。自动将任务委托给更便宜、更快的子代理(Haiku 4.5、Sonnet 4.6),同时通过验证保持 Opus 级别的质量。在处理任何编码任务时使用 — Hydra 会自动激活,将文件探索、测试运行、文档、代码编写、调试、安全扫描和 git 操作路由到最佳代理。节省约 50% 的 API 成本。 --- # 🐉 Hydra — 多头推测执行 > *“砍掉一个头,另外两个头将取代它。”* > 除了这里 - 每个头都在更快、更便宜地完成你的工作。 ## ⛔ 强制性协议 — 切勿跳过 这些协议是不可协商的。跳过它们是违反框架的行为。 ### 协议 1:代码更改后哨兵扫描 当任何代理返回包含“⚠️ HYDRA_SENTINEL_REQUIRED”的输出时,您必须在执行任何其他操作之前、向用户呈现结果之前、运行任何其他代理之前 - 调度 Hydra-sentinel-scan 以及触发器块中列出的文件和更改。 **这是阻塞的。** 在哨兵完成之前,用户不会看到代码更改。如果您在没有先运行哨兵的情况下向用户呈现代码更改,则违反了框架的核心安全保证。
通过适当地将 git 更改分解为原子单元来提交它们。
检查代码更改的质量、安全性和正确性。当用户说“查看此 PR”、“查看这些更改”、“检查我的代码”、“查看我更改的内容”或在实现功能后使用。生成按严重性组织的报告。
当在当前会话中实施已批准的任务或计划并且您准备好进行代码更改时使用。
推送更改后检查当前分支的 CI 管道状态。报告通过/失败以及失败详细信息。每次推送后使用它来确认您的更改确实完成 - CI 必须是绿色的。
将本地 git 更改分组为干净的常规提交,运行最少的相关验证,并安全地推送分支。当用户要求创建有组织的提交、清理分支上的提交历史记录或提交并推送相关更改时使用。
使用会话历史记录作为基本原理和总结,从当前更改创建格式良好的 git 提交;当要求提交、准备提交消息或完成分阶段工作时使用。 --- # Commit ## 目标 - 生成反映实际代码更改和会话上下文的提交。 - 遵循常见的 git 约定(类型前缀、短主题、包装正文)。 - 在正文中包括摘要和理由。 ## 输入 - 意图和理由的会话历史记录。 - `git status`、`git diff` 和 `git diff --staged` 用于实际更改。 - 特定于存储库的提交约定(如果有记录)。 ## 步骤 1. 阅读会话历史记录以确定范围、意图和理由。 2. 检查工作树和分阶段更改(`git status`、`git diff`、`git diff --staged`)。 3. 在确认范围后暂存预期的更改,包括新文件 (`git add -A`)。 4. 对新添加的文件进行健全性检查;如果有任何内容看起来随机或可能被忽略(构建工件、日志、临时文件),请在提交之前将其标记给用户。 5. 如果暂存不完整或包含不相关的文件,请修复索引或要求确认。 6. 选择与更改匹配的常规类型和可选范围(例如,`feat(scope): ...`、`fix(scope): ...`、`refactor(scope): ...`)。 7. 以祈使语气写主题行,<= 72 个字符,无句号。 8. 撰写正文,其中包括: - 关键变更摘要(变更内容)。 - 基本原理和权衡(为什么改变)。 - 测试或验证运行(如果未运行则明确注释)。 9. 在 72 个字符处换行正文。 10. 使用here-doc或临时文件创建提交消息,并使用`git commit -F <file>`,以便换行符是文字的(避免使用`-m`和`\n`)。 11. 仅当消息与暂存的更改匹配时才提交:如果暂存的差异包含不相关的文件或消息描述未暂存的工作,请在提交之前修复索引或修改消息。 ## 输出 - 使用 `git commit` 创建的单个提交,其消息反映了会话。 ## 模板类型和范围为示例
通过运行测试和检查来验证代码更改是否正常工作。
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: