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antv-skills-maintainer
添加或更新任何技能后自动同步文档和配置。在每次 AI 代码执行时触发,以使 README 可用技能和 .claude-plugin/marketplace.json 保持最新。
添加或更新任何技能后自动同步文档和配置。在每次 AI 代码执行时触发,以使 README 可用技能和 .claude-plugin/marketplace.json 保持最新。
使用多提供商路由从文本生成图像 — 支持 Nanobanana 2、Seedream 5.0、GPT Image、Midjourney Niji 7(仅限动画/插图)和本地 ComfyUI 工作流程。包括 1,300 多个精选提示和风格感知提示增强。当用户想要创建图像、设计资产、增强提示或管理 AI 艺术工作流程时使用。
通过 Gemini 官网(gemini.google.com)执行生图、对话等操作。用户提到"生图/画图/绘图/nano banana/nanobanana/生成图片"等关键词时触发。操作方式分三级优先级:首选 MCP 工具 → 次选 Skill 脚本 → 最次连接 Skill 浏览器手动操作(需用户授权)。禁止自行启动外部浏览器访问 Gemini。
针对 MCP-Atlas 基准优化 AI 代理的工具。在分析执行跟踪、诊断故障以及提出改进的提示、技能或利用代码时使用。
通过 Interactive_shell 覆盖或无头调度启动交互式编码代理 CLI(Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI、Cursor CLI 和 pi 本身)的备忘单 + 工作流程。用于需要监督、即发即忘委托或无头后台执行的 TUI 代理和长时间运行的流程。常规 bash 命令应使用 bash 工具。
检查并提高您的品牌在 AI 搜索引擎(ChatGPT、Perplexity、Gemini、Grok、Claude、DeepSeek)中的知名度。设置跟踪、运行可见性分析、审核网站的 AI 可读性并获取可行的建议。使用 npx goose-aeo@latest CLI。
Jarvis 初始设置入门向导。逐步收集所需的环境变量,例如 Discord 机器人令牌和 Claude API 密钥,设置自动/手动更新策略,并创建专用更新通知通道(🚀jarvis-update)。完成后,机器人将立即启动。
当您需要在临时家庭中隔离编码代理 CLI、主管和城市状态,同时仍正确验证 Claude 和 Codex 时,请运行或调试此存储库中的 Gas City 教程验收工具。
检查 Claude Observe 服务器的状态。
Autonomous skill optimizer inspired by Karpathy's autoresearch. Evaluates SKILL.md files using an 8-dimension rubric (structure + effectiveness), runs hill-climbing with git version control, and validates improvements through test prompts. Use when user mentions "优化skill", "skill评分", "自动优化", "auto optimize skills", "skill质量检查", "这个skill写得不好", "帮我改改skill", "skill怎么样", "提升skill质量", "skill review", "skill打分".
指导用户完成 Koe 的初始设置和持续配置,包括安装、ASR/LLM 凭证设置、个性化词典生成、系统提示自定义和热键配置。
将工作人员的执行 JSONL 捕获到 claude-code-viewer 的自动调试项目中以进行检查
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: