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导入技能

tsingyuai tsingyuai
from GitHub 调研与分析
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

algorithm-selection

当用户需要在调查后但在承诺实施之前在多个 ML 路线之间进行选择时,请使用此选项。比较候选方法,选择一个,记录被拒绝的路线,并保留后备路线。

0 171 20天前 · 上传 详情页 →
jae-jae jae-jae
from GitHub 开发与编程
  • 📁 .github/
  • 📁 config/
  • 📁 docs/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 AGENTS.md
  • 📄 docker-compose.yml

traefik-route-manager

当 AI 代理需要通过其 HTTP API 管理 Traefik Route Manager 路由时使用,包括身份验证、列出路由以及创建、更新或删除将域映射到后端服务的托管路由条目。

0 29 20天前 · 上传 详情页 →
cookiy-ai cookiy-ai
from GitHub 工具与效率
  • 📁 .claude-plugin/
  • 📁 .github/
  • 📁 assets/
  • 📄 .gitignore
  • 📄 LICENSE
  • 📄 README.md

user-research-cookiy

端到端用户研究助理——定性和定量。每当用户提及用户研究、用户访谈、讨论指南、访谈指南、研究计划、定性研究、定量研究、用户调查、调查设计、可用性研究、参与者招募、研究综合、访谈记录、研究报告、使用 AI 进行研究或明确提及 Cookiey AI 时,请使用此技能。当用户想要与客户交谈、进行发现研究、创建研究或调查、分析访谈数据、进行人工智能主持的访谈或收集调查回复时也会触发。涵盖整个生命周期:规划研究、创建讨论指南、通过 Cookiey 进行人工智能主持的访谈(真实或合成)、设计和分发调查以及将结果综合到报告中。 --- # 用户研究,端到端 根据用户意图路由到正确的工作流程。 ## 路由 从上下文推断意图/阶段。 |意向 |路线 | |---|---| |明确想要一份学习计划、筛选问卷或讨论指南 | [路线 A:计划研究](#route-a-plan-a-study) | |有成绩单/笔记,需要报告 | [路线 B:综合](#route-b-synthesize-a-report) | |明确提及 Cookiey AI | [路线 C:Cookiey](#route-c-run-with-cookiy) | |其他| [编排](#orchestration) |如果有歧义,请提出一个澄清问题。 ### 编排当用户有研究目标但尚未指定定性与定量时,帮助他们做出决定 - 或按顺序选择两者。 - **如果决定定性(访谈):** 提供 Cookiey AI 进行端到端执行。如果是,则路由至 [路线 C](#route-c-run-with-cookiy),如果他们更喜欢手动计划,则路由至 [路线 A](#route-a-plan-a-study)。 - **如果确定定量(调查):** 提供 Cookiey AI 进行端到端执行。如果是的话,路由到[路由C](#route-c-run-with-cookiy)。 --- ## 路线 A:计划研究 **时间:** 用户想要创建研究计划、讨论/访谈指南或筛选问卷。 **做:

0 8 7天前 · 上传 详情页 →
Mr-DooSun Mr-DooSun
from GitHub 开发与编程
  • 📄 SKILL.md

add-api

当用户要求“添加端点”、“添加路由”、“添加 API”或想要向现有域添加新路由时,应使用此技能。 --- # 添加API端点

0 11 19天前 · 上传 详情页 →
antdv-next antdv-next
from GitHub 工具与效率
  • 📁 references/
  • 📄 SKILL.md

admin

在此管理存储库中工作时使用,并且您需要特定于项目的 UI 样式约定、antdv-next 用法、路由访问控制、子应用程序路由或布局插件行为、本地图标约定、动态路由注入或测试项目设置。

0 5 6天前 · 上传 详情页 →
ovargas ovargas
from GitHub 开发与编程
  • 📄 SKILL.md

api-design

API 端点和路由处理程序标准。每当编写或修改 API 端点、路由处理程序、中间件、请求验证或响应格式时加载此技能。触发任何涉及路由文件、控制器文件或 API 相关代码的工作。

0 5 18天前 · 上传 详情页 →

Skills文件组织结构基本样例(仅作参考)

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

SKILL.md 内容要求

├─ ⭐ 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)

为什么选择 SkillWink?

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。

AI 语义搜索 关键词检索 版本更新 多维排序 开放标准 评论交流

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。

常见问题解答(FAQ)

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。

1,什么是Agent Skills?

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。

2,Skills是怎么运行的?

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。

3,我该怎么快速找到想要的技能?

推荐 3 种方式组合使用:

  • 语义搜索:用一句自然语言描述你想解决的问题;
  • 多维筛选:按分类/标签/作者/语言/许可证过滤;
  • 排序对比:按下载、点赞、评论、最近更新等维度排序,快速筛出“更可能好用”的技能。

4,SkillWink 支持哪些导入方式?

  • 上传归档文件导入:.zip / .skill 一键导入(推荐)
  • 上传skills文件夹
  • 从GitHub仓库导入

注:以上导入方式文件大小控制在10M之内。

5,在Claude / Codex 等系统中如何是使用?

常见路径如下(不同系统略有差异,以你本机为准):

  • Claude Code:~/.claude/skills/
  • Codex CLI:~/.codex/skills/

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”。

6,一个技能能不能被多个工具一起用?

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。

7,这些skills使用安全吗?

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。

8,为什么我导入后“没有生效”?

最常见原因是这几类:

  • 放错目录(路径不对、层级多了一层)
  • SKILL.md 缺字段或格式不规范(名称/入口/依赖不完整)
  • 依赖未安装(Python/Node/CLI 工具缺失)
  • 工具未重新加载技能(某些环境需要重启/刷新)

9,SkillWink 会不会收录重复或低质量技能?

我们会尽量避免。你可以用 排序 + 评论 让“好用的”更靠前:

  • 重复技能:看差异点(更快/更稳定/更强主题能力)
  • 低质量技能:我们会定期清理低质量skills