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airflow-adapter
用于 v2/v3 API 兼容性的气流适配器模式。在使用适配器、版本检测或添加需要跨 Airflow 2.x 和 3.x 工作的新 API 方法时使用。
用于 v2/v3 API 兼容性的气流适配器模式。在使用适配器、版本检测或添加需要跨 Airflow 2.x 和 3.x 工作的新 API 方法时使用。
检查 Claude Observe 服务器的状态。
通过WebSocket长连接连接飞书(Lark)机器人和Clawdbot。不需要公共服务器、域或 ngrok。在将飞书/Lark 设置为消息通道、对飞书网桥进行故障排除或管理网桥服务(启动/停止/日志)时使用。涵盖飞书开放平台上的机器人创建、凭证设置、桥接启动、macOS launchd 自动重启和群聊行为调整。
当用户说“API 集成”、“连接 API”、“同步数据”、“数据映射”、“速率限制”或需要具有身份验证、速率限制处理和错误恢复功能的系统到系统连接器时,请使用此技能。生成具有身份验证(OAuth、API 密钥、JWT)、请求/响应映射、速率限制处理、断路器错误恢复和同步监控的 API 集成代码。请勿用于可视化 n8n 工作流程或 Webhook 接收。
使用 1Password CLI (op) 管理密码和 API credentials。保存、查询、读取 API key/token,注入环境变量到脚本。当用户提到保存密码、保存 API key、查询密码、1password、op CLI、secret 管理时使用此 skill。
唯一可以自行观察的记忆技能。没有数据库。没有向量。无需手动保存。只是一个法学硕士观察者,将您的对话压缩成优先笔记,在它们增长时进行整合,并恢复任何遗漏的内容。五层冗余,零维护。 ~$0.00/月(使用免费套餐模型)。虽然其他记忆技能要求你记住要记住,但这个记忆技能只是集中注意力。
opskat CLI 用于资产管理和远程操作(SSH、SQL、Redis、文件传输)。使用场合:管理服务器资产、执行远程命令、编写 opsctl 脚本/自动化或使用批准/授予/会话工作流程。还触发:部署到服务器、服务器诊断/故障排除、跨队列的批量操作、数据库查询、服务器之间的文件传输、服务器清单/发现。
提供使用 Attio MCP 服务器的通用工作流程模式和最佳实践。通过 MCP 工具和错误预防的操作指南补充 attio-workspace-schema 技能。
审核第三方 AI API 中继/代理服务是否存在安全风险。检测隐藏提示注入、提示泄漏、指令覆盖、身份劫持(中国市场替代)、越狱漏洞、上下文截断、工具调用包替换(AC-1.a)、错误响应头泄漏(AC-2相邻)、SSE级流完整性异常(AC-1流)、Web3提示注入(慢雾签名隔离)。使用场合:测试中继、审计API、审计中继、检测注入、中继安全、API中继审计、该中继安全吗、是否注入提示、测试代理API、检查API密钥、中转站安全、测试中转站、中转站审计。
将 MCP 服务器添加到 pi。当要求“添加 mcp 服务器”、“配置 mcp”、“添加 mcp”、“新 mcp 服务器”、“设置 mcp”、“连接 mcp 服务器”或“注册 mcp 服务器”时使用。处理全局和项目本地配置。
通过 QVeris MCP 服务器搜索并执行第三方 API 工具,然后生成调用 QVeris REST API 的生产代码,以执行获取天气数据、股票价格或公共数据集等任务。当用户需要查找外部 API、集成 Web 服务、连接到第三方 REST 端点或从外部源检索数据时使用。
打开 Claude Code Organizer 仪表板 — 查看和管理跨范围的所有记忆、技能、MCP 服务器、挂钩和配置
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: