add-compact
添加 /compact 命令以进行手动上下文压缩。通过转发 SDK 的内置 /compact 斜杠命令来解决长时间会话中的上下文衰减问题。仅限主要组或受信任的发件人。
添加 /compact 命令以进行手动上下文压缩。通过转发 SDK 的内置 /compact 斜杠命令来解决长时间会话中的上下文衰减问题。仅限主要组或受信任的发件人。
具有 CEP + CCP 的上下文智能引擎 — 24 个 MCP 工具、90 多个 shell 模式、适用于 14 种语言的树保护 AST、认知效率协议 (CEP)、跨会话内存 (CCP)、LITM 感知定位。将 LLM 上下文压缩高达 99%。
使用此技能来处理任何创建、更新、审查或改进指导 AI 编码工具的文件的请求,例如 AGENTS.md、Copilot 上下文文件或代理指令。当用户想要帮助 AI 生成符合项目约定、避免常见错误或理解非显而易见规则的代码时触发 - 无论是针对整个存储库、子目录还是特定组件。还可用于有关设置 Copilot 或 Cursor 上下文、将 AI 添加到团队实践或保持代理指南最新的查询 - 即使未提及 AGENTS.md 的名称。 --- # AGENTS.md 技能 `AGENTS.md` 是 AI 编码代理的自述文件 — 它为 GitHub Copilot、Cursor 和 Claude Code 等工具提供了生成适合您项目的代码所需的上下文,而无需不断地来回修正。 ## 黄金法则:只包含不明显的事情 这是最重要的原则。 在添加任何行之前,询问:**“代理可以通过阅读代码或配置文件来解决这个问题吗?”** 如果是 - 跳过它。代理可以读取“package.json”、“pyproject.toml”、“*.csproj”、目录结构、导入和现有代码。 AGENTS.md 适用于那些*不*可见的内容: - 任何 linter 或分析器都没有强制执行的特定于项目的约定 - “永远不要做 X”模式,*看起来*合理,但在此代码库中是错误的 - 非标准或需要特定于项目的标志的命令 - 需要解释的领域术语或架构选择 - 代理在这里实际犯的常见错误(从经验中发现) - 绝不能违反的安全约束和规则 **冗余内容会主动降低质量** ——它浪费了代理的上下文窗口,并用已有的噪声稀释了真实信号。 ## AGENTS.md 的两种形状 ### 根级 `AGENTS.md` (存储库根)
跨会话和上下文限制的 AI 代理内存持久性模式。在构建长期运行的代理、实现状态序列化、管理上下文窗口或使用 HANDOFF.md 实现会话连续性时使用。
当由于代码变更导致`.ai-agents/context/`文件与当前代码不一致时。
AI 编码项目的跨会话上下文持久性。加载项目上下文、管理会话、指导设置。
用于复杂的多步骤工作的任务范围上下文工程。当任务需要澄清、分阶段执行、基于文件的持久状态、上下文丢失后恢复或可选的子代理委派时使用。
当上下文不足或工作暂停时创建结构化会话切换。深度上下文挖掘、自我验证、多文件分割。捕获下一个会话所需的所有内容。
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: