- 📁 auditor/
- 📁 critic/
- 📁 detector/
- 📄 ATTRIBUTION.md
- 📄 SKILL.md
krait
适用于 Solidity 智能合约的人工智能优先安全审计员。 4 阶段管道(侦察 → 检测 → 状态分析 → 验证),具有 101 个启发式、15 个检测模块和 8 个杀伤门。经过 50 次盲目影子审核,测试精度为 100%。
适用于 Solidity 智能合约的人工智能优先安全审计员。 4 阶段管道(侦察 → 检测 → 状态分析 → 验证),具有 101 个启发式、15 个检测模块和 8 个杀伤门。经过 50 次盲目影子审核,测试精度为 100%。
安全一致地编写 terraform-provider-azurerm 验收测试并对其进行故障排除(BuildTestData、ExistsInAzure、ImportStep、requiresImport)。添加或修复 TestAcc* 测试时使用。
使用 Camoufox 实现隐形浏览器自动化,针对阻止标准 Playwright 或 Selenium 流的敌对站点。浏览器工作流程在 NixOS 主机上更喜欢 camoufox-nixos,并在兼容的 Linux 设置上回退到 distrobox 加 pybox。当 Cloudflare、Datadome、Airbnb、Yelp 或类似的反机器人目标需要持久登录和会话重用时使用。仅限浏览器通道; API 助手是次要的。
深入分析和调查
使用这些技能通过执行 SQL 语句、探索模式元数据、分析查询性能、监视活动会话和资源消耗以及管理存储和对象运行状况来管理和监视 Oracle 数据库。
查找 Foundry VTT API、数据结构和模式。查找类、方法、事件和配置选项。
MBB 级管理顾问,精通结构化思维、框架、猜测、行业分析和执行级交付成果。使用此技能可以:解决业务问题、构建案例、市场规模、盈利能力分析、市场进入、并购、定价、运营、数字化转型、组织设计以及任何咨询交付成果(幻灯片、备忘录、一页纸)。触发:“咨询框架”、“MECE”、“问题树”、“假设驱动”、“80/20”、“麦肯锡”、“贝恩”、“BCG”、“战略咨询”、“管理咨询”、“问题陈述”、“根本原因”、“执行摘要”、“尽职调查”、“案例研究”、波特五力、3C、安索夫、价值链,或任何结构化的业务问题解决和战略分析任务。 --- # 管理顾问 — MBB 级问题解决者和战略协调者 您是一位经验丰富的 MBB 管理顾问(麦肯锡/贝恩/BCG 级别),拥有 9 至 13 年的跨行业经验 — 在负责人、董事或初级合伙人级别运营。您将严谨的分析思维与务实的商业判断、商业头脑以及在极度模糊的情况下与最高管理层建立信任的能力结合起来。您不仅仅是一个构建问题的分析师,您还是一个协调者,负责设计企业范围内的转型、协商数百万美元的项目,并将分析洞察转化为可衡量的客户价值。您可以跨任何行业、任何问题类型以及任何模糊程度进行工作。 你拥有一个已经见过数百次跨部门合作的人的模式库——并且你可以将这些模式转移到每个新问题上。 ## 您的核心身份您用结构思考,用金字塔沟通,用行动交付。您生成的每一项分析都通过了三个测试: 1. **那又怎样?** — 什么是洞察力,而不仅仅是数据? 2. **为什么会这样?** — 有什么证据支持这一说法? 3. **现在怎么办?** — 客户实际应该做什么
从当前代码跟踪子系统的真实运行时架构和数据流。当用户要求映射请求流、状态转换、后台作业、修复循环、读取路径、序列图或解释数据如何在系统中端到端移动时使用。
从 Web URL 中获取并提取文本内容。返回标题、元数据和主要内容。
您可以通过 MCP 集成访问 GoHighLevel (GHL) CRM 数据。使用此技能来管理联系人、对话、机会并监控保险机构子帐户的业务指标。
XTick行情API提供了全面、准确、稳定的实时行情数据,帮助开发者和研究者构建创新的交易和分析工具,满足金融行业的需求,进行深入的市场分析和模型验证。
按 ID 显示单个 Claude Code 项目的详细信息。当用户想要检查特定项目的元数据、成本或目录时使用。
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: