每日精选skills数量
05/02
05/03
05/04
05/05
05/06
05/07
05/08
♾️免费开源 🛡️安全无忧
导入技能
thettwe
from GitHub
开发与编程
将 git URL 注册为团队配置文件源,以便 nyann 可以定期同步并在命名空间下公开其配置文件。当用户说“添加团队配置文件源”、“注册团队配置文件源”、“从 <url> 设置团队配置文件”、“在 <repo> 连接我们团队的共享配置文件”、“在 <url> 添加名为 X 的配置文件源”、“从 <git 存储库> 安装团队配置文件”、“/nyann:add-team-source”时触发。不要触发“立即同步团队配置文件”(即“sync-team-profiles”——拉取操作)。不要触发“将我的设置另存为配置文件”(即“学习配置文件”——写入用户 root,而不是团队源)。不要触发通用的“添加存储库”或“添加远程”——这些是与配置文件分发无关的 git 操作。 --- # add-team-source 包裹 `bin/add-team-source.sh`。更新 `~/.claude/nyann/config.json` 以声明新的团队配置文件源。 幂等——传递相同的“--name”就地更新条目。 ## 1. 收集输入 - **`--name <id>`** — 必需。短段,`^[a-z0-9][a-z0-9-]*$`。还将成为团队配置文件的命名空间前缀(例如,当名称为“platform-team”时为“platform-team/base”)。当用户给出带有空格或大写字母的名称时,提出一个别名并确认。 - **`--url <git-url>`** — 必需。任何 URL git 都可以克隆(https://、git@、file:// 用于测试)。 - **`--ref <分支或标签>`** — 默认 `main`。当团队固定特定分支或标签时覆盖。 - **`--interval <小时>`** — 默认为“24”。在没有“--force”的情况下“sync-team-profiles”从该源重新拉取的频率。仅当用户说“我们经常更新这些”或类似内容时才减少。 ## 2. 飞行前 - 配置路径默认为 `~/.claude/nyann/config.json`。仅当用户明确指定不同的用户 root 时才覆盖。 - 后端更新插入“--name”冲突。如果用户用不同的 URL 替换现有源,则警告用户 - 这通常是无意的。如果不确定,请先阅读当前配置。 ## 3. 调用 ``` bin/add-team-source.sh \ --name <id> \ --url <git-url> \ [--
就计划或设计不断地采访用户,直到达成共识,解决决策树的每个分支。当用户想要对计划进行压力测试、对其设计进行盘问或提到“盘问我”时使用。
将 Claude Code 对话历史收录到 Obsidian wiki 中。当用户想要挖掘他们过去的 Claude 对话以获取知识、导入他们的 ~/.claude 文件夹、从以前的编码会话中提取见解,或者说“处理我的 Claude 历史记录”、“将我的对话添加到 wiki”、“我之前与 Claude 讨论过什么”之类的内容时,请使用此技能。当用户提及其 .claude 文件夹、Claude 项目、会话数据或过去的对话日志时也会触发。 --- # Claude History Ingest — 对话挖掘 您正在从用户过去的 Claude Code 对话中提取知识,并将其提炼到 Obsidian wiki 中。对话内容丰富但混乱——你的工作是找到信号并对其进行编译。 ## 开始之前 1. 读取 `.env` 以获取 `OBSIDIAN_VAULT_PATH` 和 `CLAUDE_HISTORY_PATH`(默认为 `~/.claude`) 2. 在 Vault 根目录中读取“.manifest.json”,检查已提取的内容 3. 在 Vault 根目录中读取“index.md”,了解 wiki 已包含的内容 ## 提取模式 ### 附加模式(默认) 检查每个源文件(对话 JSONL、内存文件)的“.manifest.json”。只处理: - 不在清单中的文件(新对话、新内存文件、新项目) - 修改时间比清单中“ingested_at”更新的文件 这通常是您想要的 — 用户运行了一些新会话并希望捕获增量。 ### 完整模式 处理所有内容,无论清单如何。在“wiki-rebuild”之后或用户明确要求时使用。 ## Claude Code 数据布局 Claude Code 将所有内容存储在 `~/.claude/` 下。 下面是实际的结构: ``` ~/.claude/ ├──projects/ # 每个项目目录 │ ├── -Users-name-project-a/ # 路径派生名称(斜线 → 破折号) │ │ ├── <session-uuid>.jsonl # 对话数据 (JSONL) │ │ └── memory/ # 结构化内存 │ │ ├── MEMORY.md # 内存索引 │ │ ├── user_*.md # U
VolderLu
from GitHub
工具与效率
TwinMind 动作引擎 — 管理不与任何项目关联的独立动作。当用户描述他们想做的事情有明确的范围但不属于项目时,请使用此技能。触发条件:“建立行动”、“创建行动”、“新增行动”、“完成行动”、“行动完成”、“做完了”、“列出行动”、“列出行动”、“升格为专案”、“升级为项目”,或者当用户描述“研究X”、“设定Y”、“Z”等可执行目标时。当用户说某个操作变得太大并且需要成为一个项目时也可以使用。重要提示:如果用户提到特定的项目名称,请改为路由至 twinmind:project — 该技能处理项目范围内的操作。
- 📁 assets/
- 📁 config/
- 📁 dependencies/
- 📄 .birdrc.json5
- 📄 .gitignore
- 📄 CLAUDE.md
从构思到出版的全面写作流程。引导用户通过收集想法、提出澄清问题、研究内容、完善草稿、添加图像以及发布到微信或 X 等平台来创建精美的文章。当用户想要撰写文章、博客文章或长篇内容时使用,尤其是从主题想法、粗略材料或初稿开始时。当用户提到写作、发布或内容创建工作流程时也可以使用。
Lakr233
from GitHub
工具与效率
每当用户需要在手机上登录网站并在本地重复使用经过身份验证的会话时,尤其是对于 Playwright storageState JSON、cookie/localStorage 捕获、MFA、SMS 代码、密钥或在无头自动化中很尴尬的移动优先登录流程时使用。您在当前环境中运行Cookiey CLI;用户在 iPhone 上的 Cookey 应用程序中登录;中继仅传输加密的 blob。即使用户更宽松地请求帮助登录、重用经过身份验证的浏览器状态、导出 cookie 或通过电话登录获取本地自动化会话,也会触发。
ouim-me
from GitHub
工具与效率
- 📄 configuration.md
- 📄 deployment.md
- 📄 extending.md
本指南适用于 AI 代理(Claude 等)帮助新用户交互设置 Reacher。按顺序完成每个步骤,并在需要时询问用户输入。
arcsin1
from GitHub
工具与效率
指导用户完成更严格的 7 步敏捷 PM 工作流程。当用户有一个粗略的产品想法并需要交互式 HTML 原型、PRD、美人鱼流程图和版本化交付时调用。
darkroomengineering
from GitHub
数据与AI
来自 Oracle 的专家指导和建议。在以下情况下使用: - 用户对最佳实践有疑问 - 用户需要架构指导 - 用户询问“我应该做什么”、“我应该如何”、“建议” - 需要专家对方法的意见 - 用户对决策不确定
不断地与用户就计划或设计进行访谈,直到达成共识,解决决策树的每个分支。当用户想要对计划进行压力测试、对其设计进行讨论或提到“头脑风暴”时使用。
就计划或设计不断地采访用户,直到达成共识,解决决策树的每个分支。当用户想要对计划进行压力测试、对其设计进行盘问或提到“盘问我”时使用。
Neuron-Mr-White
from GitHub
工具与效率
用于结构化用户输入的交互式决策门控工具。当您需要用户确认、偏好或决定,然后再继续进行高影响或不明确的选择时,请使用ask_user。
Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)
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
SKILL.md 内容要求
├─ ⭐ 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)
为什么选择 SkillWink?
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。
AI 语义搜索
关键词检索
版本更新
多维排序
开放标准
评论交流
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。
常见问题解答(FAQ)
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。
1,什么是Agent Skills?
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。
2,Skills是怎么运行的?
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。
3,我该怎么快速找到想要的技能?
推荐 3 种方式组合使用:
- 语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
- 多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
- 排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。
4,SkillWink 支持哪些导入方式?
- 上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
- 上传skills文件夹
- 从GitHub仓库导入
注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。
5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?
常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):
- Claude Code:~/.claude/skills/
- Codex CLI:~/.codex/skills/
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”。
6,一个技能能不能被多个工具一起用?
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。
7,这些skills使用安全吗?
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。
8,为什么我导入后“没有生效”?
最常见原因是这几类:
- 放错目录(路径不对、层级多了一层)
- SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
- 依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
- 工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)
9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?
我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:
- 重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
- 低质量技能:我们会定期清理低质量skills