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获取并嵌入 AI 成绩单作为黑曜石标注。参数:<路径>、全部、刷新<路径>。如果为空,则提示输入 URL。
获取并嵌入 AI 成绩单作为黑曜石标注。参数:<路径>、全部、刷新<路径>。如果为空,则提示输入 URL。
指导用户向 Copilot Studio 代理添加新的连接器操作。连接器操作需要基于 UI 的连接设置,因此此技能将引导用户完成 Copilot Studio 门户步骤,然后委托编辑操作进行 YAML 修改。
在安装、配置、故障排除、保护或对 OpenClaw 网关设置执行运行状况检查时使用 - 包括通道集成、执行批准、cron 作业、代理会话和操作维护。
在查询、修改或调查数据库状态时使用 - 强制执行模式优先方法和突变安全
查找权威一级数据源(政府、国际组织、研究机构等)的官方门户、API 和下载路径。当用户需要知道“在哪里可以从官方来源找到此数据”、“哪个来源更权威”或“如何引用主要数据”时使用。覆盖全球1000+数据源,权威对比、站点导航指导。
Vue 的浮动 UI。在编写导入“@floating-ui/vue”的代码时始终使用。咨询调试、最佳实践或修改 @floating-ui/vue、floating-ui/vue、floating-ui vue、floating-ui vue、floating-ui、floating ui。
使用 Circle App Kit 或独立 Bridge Kit SDK 和跨链传输协议 (CCTP) 构建 USDC 桥接。 App Kit (`@circle-fin/app-kit`) 是一个包罗万象的 SDK,涵盖桥接、交换和发送——推荐用于扩展性。 Bridge Kit (`@circle-fin/bridge-kit`) 是一个用于仅桥接用例的独立包。两者都不需要用于桥梁操作的套件钥匙。支持在 EVM 链之间、EVM 链与 Solana 之间以及 Circle 钱包(即开发人员控制的钱包或可编程钱包)上的任意两条链之间桥接 USDC。使用场合:桥接 USDC、设置 Bridge Kit 适配器(Viem、Ethers、Solana Kit、Circle Wallets)、处理桥接事件、收取自定义费用、配置传输速度或使用转发服务。 触发:Bridge Kit、App Kit、桥接 USDC、跨链传输、CCTP、在链之间移动 USDC、@circle-fin/bridge-kit、@circle-fin/app-kit、adapter-viem、adapter-ethers、adapter-solana-kit、转发服务、桥接路由。
编译的存根技巧。
使用ZhiPu GLM-Image API根据文本提示生成高质量图像的官方技能。擅长科学插图、高质量肖像、社交媒体图形和商业海报。支持多种宽高比、高清质量和水印控制。当用户想要生成图像、创建 AI 艺术、文本转图像或将文本描述转换为视觉内容时,请使用此技能。
研究并比较 Apple 产品,以帮助确定它们是否值得购买。当用户出现以下情况时使用:(1) 询问是否购买 Mac、iPhone、iPad、Apple Watch 或 AirPods; (2)想要比较模型; (3) 寻求购买建议; (4) 提及 Apple 产品型号名称或编号(例如“iPhone 17”、“MacBook Pro M4”、“iPad Air 13”); (5) 使用类似“X vs Y”的比较模式,其中 X 或 Y 是 Apple 产品(例如“iPhone 17 vs iPhone 17e”、“MacBook Air vs MacBook Pro”); (6)询问升级、等待或选择哪种型号。
对 JS/TS 项目中的 CVE/Dependabot 警报进行分类,并推荐侵入性最小的修复方案。遍历依赖关系链,识别阻止补丁的父级,标记未维护的包,并且仅建议将包管理器覆盖作为明确用户确认的最后手段。当用户要求“修复 CVE”、引用 Dependabot 警报 URL (github.com/*/security/dependabot/*)、提及 CVE-YYYY-NNNN 或 GHSA-* 标识符,或询问如何解决易受攻击的传递依赖项时触发。
按照项目约定为 EmbodiChain 模块编写基准脚本
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: