minutes-cleanup
管理旧录音 - 查找大文件、存档旧会议、删除已处理的原始文件。当用户说“清理录音”、“会议使用了多少空间”、“删除旧录音”、“存档会议”、“管理会议存储”或询问磁盘空间时使用。
管理旧录音 - 查找大文件、存档旧会议、删除已处理的原始文件。当用户说“清理录音”、“会议使用了多少空间”、“删除旧录音”、“存档会议”、“管理会议存储”或询问磁盘空间时使用。
通过分析当前会话的可重复过程,以交互方式创建新的自定义技能 (SKILL.md)。进行多轮访谈以捕获用户的工作流程,然后生成结构化的 SKILL.md 文件。当用户想要将会话转变为可重用技能或自动化时使用。
通过 CLI 与实时 Hunk diff 审查会话交互。检查审阅焦点、导航文件和块、重新加载会话内容以及添加内联审阅注释。当用户正在运行 Hunk 会话或想要以交互方式查看差异时使用。
查询以前的 pi 会话以检索上下文、决策、代码更改或其他信息。当您需要查找父会话或任何其他会话文件中发生的情况时使用。
具有 5 级压缩树的 3 层代理内存系统。开放爪版本。定义会话启动协议、任务结束检查点和内存文件管理。每次会议都必须遵循。
通过 Gmail 和日历 API 协调会议安排。使用场合:安排会议、检查参与者的可用性、发送协调电子邮件、创建日历事件或通知组织者已确认的预订。
读取 Codex 的单个 session/thread;当已知 thread id 且需要查看或摘要会话内容时使用。
你的下一个疗程开始冷淡。不记得你建造了什么、破坏了什么、你决定了什么。您编写的每个信号都是给未来会话的一份礼物。信号越丰富,重新学习的时间就越少。
Claude Code Manager — 管理帐户、会话、环境并优化令牌使用。当用户提到切换 Claude 帐户、清理会话、环境快照、磁盘使用情况、令牌优化、Claude 代码运行状况检查、孤立会话、孤立进程、tmp 文件、MCP 审计、项目绑定、会话搜索、令牌使用历史记录、帐户重新排序、启动模式、claudeignore、权限规则、状态栏、状态栏或说“ccm”、“doctor”、“优化令牌”、“清理缓存”、“清理 tmp”时使用“会话列表”、“会话搜索”、“env 快照”、“绑定”、“取消绑定”、“重新排序”、“使用历史记录”、“启动自动”、“启动 yolo”、“init”、“权限审核”、“状态行”。
当用户要求“编写 PR/FAQ”、“prfaq”、“向后工作”、“产品发现”、“评估产品创意”、“新闻稿常见问题解答”、“测试产品价值”、“修订 prfaq”、“更新 prfaq”、“向 prfaq 添加研究”、“添加常见问题解答”、“召开会议”、“审查会议”、“蜂巢会议”、“自治会议”时,应使用此技能。 “共识会议”、“对我的 prfaq 进行压力测试”、“进行/不进行决策”、“我们应该构建这个”、“对 prfaq 进行投票”,或者想要使用 Amazon 向后工作流程来评估产品或功能是否值得构建。 --- # 逆向工作:PR/FAQ ## 目的 引导用户完成亚马逊逆向工作流程,生成专业的 PR/FAQ 文档。输出是一个 LaTeX 文件,可编译为适合执行审查和产品决策的精美 PDF。 该流程迫使客户价值变得清晰,尽早暴露风险,并为继续/不继续决策创建共享工件。 ## 何时使用 - 评估新产品或功能是否值得构建 - 强制模糊的产品创意变得具体 - 准备产品推介以供领导层审核 - 测试团队是否真正理解客户问题 - 使用可审核工件构建是否继续决策 ## 修改模式 在开始完整工作流程之前,检查项目根目录(或用户指定的路径)中是否已存在“prfaq.tex”文件。如果是,请进入**修改模式**,而不是从头开始。 1. **阅读现有文档。** 解析 `.tex` 文件以了解已编写的内容 - 新闻稿、常见问题解答和风险评估。 2. **询问要修改的内容。** 向用户展示找到的部分并询问他们想要改进的内容。 常见修订目标: - **完善产品** - 基于新思维强化问题陈述、解决方案或差异化 - **纳入研究** - 将新的主要数据(客户访谈、市场分析、调查结果)融入现有部分。运行第 0 阶段研究发现以查找
将会话对话导出为 Markdown
使用浏览器会话 API 调试 Bright Data Scraping 浏览器会话。当用户遇到 Bright Data 浏览器会话错误、puppeteer 堆栈跟踪、爬虫运行失败或询问会话带宽、持续时间、验证码或连接问题时,请使用此技能。当 Bright Data scraper 产生意外结果(例如空数据、找到 0 个项目、缺少产品或结果少于预期)时也可以使用 - 会话数据可以揭示问题是网络/代理端(块、验证码、重定向、超时)还是客户端(选择器、提取逻辑)。 触发诸如“为什么我的会话失败”、“调试我的 Bright Data 会话”、“检查我的抓取浏览器会话”、“我的抓取器使用了多少带宽”、“得到 0 个结果”、“找到 0”、“抓取器返回空”、“抓取器不工作”、“脚本不工作”等短语,或者当对话中出现 Bright Data 错误代码或 brd.superproxy.io 堆栈跟踪时触发。需要 BRIGHTDATA_API_KEY 环境变量。
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: