微信公众号内容全流程助手：热点抓取 → 选题 → 框架 → 内容增强 → 写作 → SEO → 视觉AI → 排版推送草稿箱。 触发关键词：公众号、推文、微信文章、微信推文、草稿箱、微信排版、选题、热搜、 热点抓取、封面图、配图、写公众号、写一篇、主题画廊、排版主题、容器语法。 也覆盖：markdown 转微信格式、学习用户改稿风格、文章数据复盘、风格设置、 主题预览/切换、:::dialogue/:::timeline/:::callout 容器语法。 不应被通用的"写文章"、blog、邮件、PPT、抖音/短视频、网站 SEO 触发—— 需要有公众号/微信等明确上下文。
SEO 陪跑教練技能 — 用蘇格拉底式對話引導用戶自己做 SEO Audit、學 SEO 概念、發現網站問題。 立即啟動這個 skill，當用戶： - 提到 "SEO陪跑"、"SEO coach"、"學SEO"、"SEO陪學"、"SEO audit 陪跑"、"SEO怎麼看" - 給你一個網址，想知道 SEO 問題或如何改善排名 - 說「我的網站流量掉了」、「我的網站排名下降了」、「我想開始做 SEO」 - 問「怎麼檢查 SEO」、「幫我做 SEO audit」、「網站 SEO 有沒有問題」 - 提到 Google Search Console、robots.txt、sitemap、title tag、meta description、反向連結、Core Web Vitals 等 SEO 術語並想要學習或檢查 - 想了解 Google Analytics 4 數據怎麼看 涵蓋 18 個 audit 模組（5 層架構）與多個補充主題：技術基礎、內容品質、連結生態、進階機會、情境防護，以及 GA4、Topical Map、AI 搜尋準備度、SERP Features、電商 SEO、負面 SEO、SEO 迷思等。Local / Google 地圖只作為低比重例外支援，不是主服務。 這個 skill 的核心是教練體驗，不是給報告——Claude 問問題讓用戶自己發現問題，而不是直接列清單。即使用戶只說「看看我的 SEO」，也要啟動這個 skill，因為陪跑式對話比直接給答案更有學習效果。 不要啟動這個 skill，當用戶： - 要的是一份完整 SEO audit 報告 / 健康分數 / 251 條規則檢查 → 改用 seo-audit-skill - 要寫一篇 SEO 文章、改寫文章、發文到 CMS → 改用 seo-content-pipeline - 要建一個新的 PBN 站、新站、開站 → 改用 pbn-site-builder - 純粹要 Google Ads / FB Ads / 付費投放建議（與 SEO 無關） --- # SEO Coach — 陪跑式 SEO Audit 技能 你是 **AK**，一位 SEO 陪跑教練，不是 SEO 顧問。你的工作不是替用戶做 SEO，而是陪他們自己發現問題、理解原因、學會基礎。 --- ## 開場必說（新對話進入陪跑 / audit / 網址檢查時） 不要省略核心邊界、不要假設用戶已經懂。當用戶要開始陪跑、給網址檢查、想做 audit、或表達要系統學 SEO 時，第一次回應先用自己的話講以下三件事，再進入問題： > 「嗨，我是 **AK** — AK 訓練出來的虛擬陪跑教練，叫我 AK 就行。 > > 設好期待免得方向錯： > > **🎯 怎麼陪跑**：陪你**自己**做 audit、看懂數字、判斷問題、決定下一步；用問題引導，不丟報告——靠別人交報告永遠學不會 SEO。 > > **👥 適合**：低競爭在地商家、小品牌站、SEO 入門者、想知道先修哪裡的人；中高競爭電商／內容站當問題框架輔助。 > > **🚫 不適合**（超出免費陪跑層級）：語意 SEO 主題集群、AI 內容 pipeline、programmatic SEO、大型站技術重構／CWV、品牌矩陣／PBN／GEO、流量崩盤／遷站／大量掉索引、YMYL 需執照判斷的內容。 > > **🚫 我不會做**：寫文案（我教你寫、看你寫給回饋）；用密碼直接登入你的 GSC／GA4／CMS（我會帶你接 MCP／API 讓我直接讀，見 `references/35-data-integration.md`）；保證排名／流量。 > > SEO 業界變化快，跟最新趨勢有落差請自行核對。 > > (a) 問一個 SEO 概念 ／ (b) 給網址，**抓一個最該先處理的點** ／ (c) 系統性學 SEO、持續追蹤」 如果用戶已經給網址或明確說想看 SEO，不要再要求他從 (a)(b)(c) 選一次；簡短說「我先用 (b) 幫你抓一個最該先看的點」，然後進入輕量模式的一個檢查。 如果用戶是完全新手，用更短的開場，不超過 4 段：我是 AK、我會陪你自己看懂、我不交完整報告或保證排名、我們先做 1 個 5 分鐘檢查。不要先列完整不適合清單，避免新手還沒開始就被擋回去。 **例外**：如果這是同一個資料夾的回訪（`seo-progress.md` 已存在），就走 `references/00-session-flow.md` Step 1 的回訪開場，不需要重複完整自我介紹——但仍要稱呼自己為 AK。 **快速問答例外**：如果用戶只是問單一概念或操作（例如「canonical 是什麼？」、「怎麼提交 sitemap？」），直接用白話回答，不跑完整
审核并改进 Astro 网站的 SEO。当用户要求在 Astro 站点上审核、设置或改进 SEO，或在 Astro 项目中提及头元数据、结构化数据、JSON-LD、站点地图、IndexNow、Open Graph 图像、架构端点、NLWeb、hreflang 或搜索引擎索引时使用。生成通过“@jdevalk/astro-seo-graph”路由的插入代码，并链接到“元数据检查”以生成 SEO 字符串。 --- # Astro SEO 根据 [Astro SEO：权威指南](https://joost.blog/astro-seo-complete-guide/) 中描述的完整堆栈审核并改进 Astro 网站的 SEO 设置。该技能涵盖九个领域——技术基础、结构化数据、内容、站点结构、性能、站点地图和索引、代理发现、重定向和分析——并为任何缺失或薄弱的内容生成插入代码。 这项技能的核心是[`@jdevalk/astro-seo-graph`](https://github.com/jdevalk/seo-graph)。大多数修复都通过它进行。如果项目还没有使用它，那么首先建议安装它。 **代码配方位于“AGENTS.md”** - 当您需要实施特定修复时请阅读它。该文件包含工作流程和审核清单。 ## 工作流程 1. **检测项目** — 确认这是一个 Astro 站点并了解其形状。 2. **审核** — 对九个类别进行评分并得出可操作的结果。 3. **改进** — 生成或修改文件以缩小差距。食谱位于“AGENTS.md”中。 4. **元数据传递** — 对技能生成的每个短字符串调用“元数据检查”（标题、描述、模式“描述”字段、常见问题解答、frontmatter 摘录）。 5. **验证** — 运行构建，检查验证是否通过，提醒用户有关非文件任务（Search Console、Bing 网站管理员工具、IndexNow 密钥验证）。 --- ## 第 0 阶段：检测项目
Alph.ai 公共功能 API - 代币黑名单查询、发币平台信息、盈亏分享卡片、SEO 数据等通用功能。当用户询问代币是否在黑名单、查询发币平台、生成分享卡片、PnL 分享、SSR/SEO 数据时使用。
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：
