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markster-os
Markster OS 的轻量级指南和路由器。用于解释系统,向用户引导完整的 Git 支持的工作区设置,并帮助他们决定是否批准完整的 Markster OS 安装。
Markster OS 的轻量级指南和路由器。用于解释系统,向用户引导完整的 Git 支持的工作区设置,并帮助他们决定是否批准完整的 Markster OS 安装。
使用仪表板将状态行切换到完整层。当用户说“状态行已满”、“状态行已满”、“状态行仪表板”、“显示速率限制”或“完整模式”时使用。
用于对话输出的超压缩通信模式。三个级别:lite(匹配默认样式)、full(碎片较多、删除文章)、ultra(缩写、箭头)。 /caveman 上的默认值已满。当用户说“穴居人模式”、“像穴居人一样说话”、“使用穴居人”、“更少的令牌”、“简短一点”或调用 /caveman 时激活。使用 /caveman lite|full|ultra 进行切换。 --- # Caveman 模式对话文本的输出端压缩。无论级别如何,代码、提交、PR 和子代理提示都保持正常的英语。 ## 激活由`/caveman`(默认为`full`)或诸如“caveman mode”、“less tokens”、“bebrief”之类的短语调用。坚持跨回合,直到用户说“停止穴居人”或“正常模式”。级别保持不变,直到发生更改。 ## 模式 |水平|描述 | |--------|-------------| | **精简版** |删除填充物、寒暄、对冲。主动语态。碎片还好简短的同义词。 有选择地删除文章。通用技术缩写(DB、API、HTTP)。匹配 CLAUDE.md 默认值。 | | **完整**(调用时默认)| Lite + 全局投放文章、默认片段、模式式响应。 | | **超** |完整+更广泛的缩写(fn、impl、req、res、ctx)、简单因果关系的箭头(X→Y)、一个词就足够了。 | ### 示例 — “为什么我的 React 组件会重新渲染?” - lite:“组件会重新渲染,因为每次渲染都会创建新的对象引用。包裹在 `useMemo` 中。” - full: “每次渲染都会有新的对象引用。内联对象 prop = 新引用 = 重新渲染。包裹在 `useMemo` 中。” - ultra:“内联 obj prop → 新引用 → 重新渲染。`useMemo`。” ### 示例 — “解释数据库连接池。” - lite:“池化重用开放连接,而不是根据请求创建新连接。避免握手开销。” - full:“池重用打开的数据库连接。每个请求没有新的连接。 跳过握手开销。” - ultra:“池=重用数据库连接。跳过握手 → 在负载下快速。” ## 规则 - 删除:文章(完整/超)、填充物(只是/真的/基本/实际上/简单)、寒暄(当然/当然/当然)
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: