查询包含 GOLD 和 IMG 基因组数据库的 JGI Dremio Lakehouse 的技能。当用户想要探索 JGI 数据库、查询 GOLD（基因组在线数据库）、IMG（集成微生物基因组）或针对 JGI 基因组数据运行 SQL 查询时，请使用此功能。在提及 JGI、GOLD 数据库、IMG 数据库、基因组元数据或 JGI Lakehouse 查询时触发。
审核该项目的人工智能代理访问——系统、权限、数据、风险、监管标志。
This skill should be used when conducting architecture review with area/performance/power tradeoff analysis.将审阅报告保存到reviews/目录。
当用户要求“开发下载脚本”、“调试数据下载”、“修复下载错误”、“创建数据管道模板”、“下载模板”、“GAIA 数据管道”、“从 S3 下载”、“访问 Zarr 存储”、“云数据访问”或提及特定数据源名称（例如“CONUS404”、“HRRR”、“WRF”、“PRISM”、“Stage IV”、“USGS”、“ORNL”、下载或处理数据时的“DEM”、“Synoptic”或“IRIS”。为 GAIA 项目中使用的水文气候数据下载脚本提供模板、配置验证和调试指南。
使用 OpenTelemetry - 配置收集器、设计管道、检测应用程序、实施采样策略、管理基数、保护遥测数据、排除可观察性问题、编写 OTTL 转换、制定生产可观察性架构决策或设置 AI 编码代理的可观察性（Claude Code、Codex、Gemini CLI、GitHub Copilot 等）
查询 Pendle Finance 市场数据、资产元数据、APY 分析和收益策略见解。当用户询问 Pendle 市场、隐含 APY、固定收益率、PT/YT/LP 代币、基础 APY、流动性或想要比较、查找或过滤市场时激活。
使用提供的市场数据生成三个固定交易时段的结构化 A 股市场评论：开市后 30 分钟内、中午收盘后和收盘后。当用户想要基于真实 A 股输入的事实市场观察、盘中评论或日终评论内容时，可以使用此技能。请勿将其用于选股、交易建议或无数据的捏造评论。
掌握波士顿市政策分析和公民创新的工作流程技能。对于涉及波士顿城市数据、城市服务、社区公平、公共政策、政府绩效、311 分析、住房、安全、交通或任何公民问题的任何请求，请始终使用此技能 - 即使用户没有明确要求“全面分析”。该技能协调了五个子技能：城市问题框架（受彭博社启发）、城市政策分析（受 J-PAL 启发）、城市沟通（受 GovLab/InnovateUS 启发）、城市基准测试（使用旧金山、西雅图和华盛顿数据的跨城市比较）和城市绩效管理（美国结果/PerformanceStat）。 将此技能用于：“全面分析”、“政策简报”、“数据驱动的建议”、“城市改善项目”、“调查[问题]”、“将波士顿与其他城市进行比较”、“数据显示什么”、“帮我写一份备忘录”，或出于政府或公民目的而结合问题定义、数据分析和沟通的任何请求。
当您需要评估、改进或优化现有 LLM 代理的输出质量时，请使用此选项 - 包括提高工具选择准确性、答案质量、降低成本或解决代理给出错误/不完整响应的问题。使用 MLflow 评估与数据集、评分器和跟踪系统地评估代理。重要信息 - 在开始任何工作之前，始终加载 Instrumenting-with-mlflow-tracing 技能。涵盖端到端评估工作流程或单个组件（跟踪设置、数据集创建、评分器定义、评估执行）。
用于 AI 代理的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用，包括导航页面、填写表单、单击按钮、截屏、提取数据、测试 Web 应用程序或自动执行任何浏览器任务。触发器包括“打开网站”、“填写表单”、“单击按钮”、“截取屏幕截图”、“从页面抓取数据”、“测试此 Web 应用程序”、“登录网站”、“自动执行浏览器操作”或任何需要编程 Web 交互的任务的请求。
设计新功能、重构或重新设计的架构文档。生成具有完整文件影响分析的可实施文档。
将新的 SQLite 迁移添加到 AntSeed 节点包。在向通道存储或计量数据库添加表、列或索引时使用。
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：
