SkillHub 技能推荐

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

扫描 SkillHub(skillhub.cn)这个技能市场,按用户自己维护的痛点清单与简报口径,每期挑出 真正值得安装的 Skill(痛点定向 + 跨领域补充),产出手机端可读的单文件 HTML 简报。用收藏数(stars) 而非下载量作为质量信号,内置冷冻去重与增速候选池,避免每期重复推荐同一批。全站规模、分类数等 数字一律现取接口,不在文件里写死。 推荐条数、跨领域补充条数、冷冻周期、收藏数门槛等口径全部由用户在首次运行时自己定,不写死在技能里。 在以下场景使用:用户想要「定期收到好用的 Skill 推荐 / 技能简报 / 装什么 Skill 好 / SkillHub 上有什么 值得装的」;要搭一个技能推荐类定时任务;要管理自己的推荐偏好(痛点清单、每期推几条);或直接要一期推荐结果。 不适用于:搜索单个技能(直接用 skillhub search)、查看某个技能详情、安装技能。

一句话选型结论

按资料字段整理

SkillHub 技能推荐是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_96a9aa95/skillhub-recommender
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_96a9aa95仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量9.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
SkillHub 技能推荐当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

SkillHub Recommender

从 SkillHub 全站技能里,按用户痛点挑出真正值得装的,输出一份手机上能读完的简报。全站有多少个、每期扫多少个,都从接口现取 —— 本文不写死规模数字,因为它在涨。

核心判断只有一条:下载量会骗人,收藏数不会。 全站下载榜前排大量是企业预装/批量分发的技能(典型:某技能下载 381 万次、收藏 16 个),对个人用户几无价值;而收藏率高、下载量只有几万的技能,永远爬不进下载榜。所以本 Skill 以 stars(收藏数)为主信号。

何时使用

  • 用户想要「定期推 Skill 推荐」「每周给我一份技能简报」「SkillHub 上有什么值得装的」
  • 用户要搭一个技能推荐类定时任务
  • 用户要管理推荐偏好(增删改痛点,或调每期推几条、冷冻多久、收藏数门槛)
  • 用户直接要一期推荐结果

不要用于:搜单个技能、查技能详情、安装技能 —— 那些直接调 skillhub search / skillhub install。

两种用法

A. 装成定时任务(推荐,只有这样才能持续产出)

1. 读 references/task-prompt.md —— 这是完整、可直接粘贴的任务提示词
2. 把全文交给用户,让他粘进所用 Agent 的定时任务内容里
3. 频率由用户在 Agent 侧设置(每周几次、几点跑都行,本 Skill 不预设)

首次触发时任务只问一件事:你的痛点。口径先用默认值跑(并当场告知),第一期出来后再给调整入口 —— 不给没看过成品的人塞六项待定参数。

B. 会话内直接跑一期

按下面「工作流」执行,产出 HTML + 200 字摘要。适合先看效果再决定要不要装成定时任务。

工作流

  1. 读状态 —— 四份云端文档:《SkillHub痛点清单》、《SkillHub推荐偏好》、《SkillHub推荐历史》、《SkillHub候选池快照》
    - 痛点清单不存在或为空 → 走首次引导:只问痛点,口径先用默认值并当场告知(话术见 references/task-prompt.md 第七节),本轮不出简报。痛点只能来自用户本人,不许代填默认方向
    - 清单只有一条「全领域均衡」标记 → 按分类均分推荐,省略痛点段
    - 偏好文档不存在 → 六项口径全部用默认值(3 / 5 / 是 / 21 天 / 50 / 6),照常出简报
    - 有痛点 → 继续
  2. 抓候选池 —— 四路抓取,去重后约 240–450 个(端点与字段口径见 references/api-reference.md)
  3. 过滤 —— 冷冻期剔除(天数取偏好,默认 21)→ 收藏数门槛(取偏好,默认 ≥ 50)→ 安全审核(securityReports 须为 benign)
  4. 挑选 —— 每条痛点取「每条痛点推荐数」个(默认 3);跨领域补充取「跨领域补充数」个(默认 5),默认要求来自不同分类
  5. 输出 —— 单文件 HTML(规范见 references/output-spec.md);对话里只给 200 字摘要
  6. 回写 —— 更新推荐历史、候选池快照

五条铁律

规则 内容
质量分三档 收藏数 ≥ 门槛(默认 50)优选;≥ 门槛 × 0.4(默认 20)可作兜底但必须标「热度偏弱」;低于兜底线一律不推。禁止用「下载量高、收藏数个位数」的技能充数
产物必须送达 写完 HTML 不等于交付。按 附件 / 云文档 / 对话输出 三层降级,三层都不做等于用户白等一期
收藏率要自己算 列表接口不返回 star_rate,必须 stars ÷ downloads × 100。算出来 0.31% 是对的,0.0031% 或 31% 都是差了 100 倍。全站量级 0.1%–0.5%,> 0.2% 已属优秀
详情只查入围项 securityReports 只在详情接口,且只对最终定下的十余个查。对 400 个候选逐个查会被限流
冷冻去重 推荐过的技能默认 21 天内不再出现(天数取偏好,可设 0 关闭)。满期且仍居候选池收藏数前 20%(或收藏率前 25%)才可再推,推后重新冷冻

输出形态

默认四块,不自己往里加东西。块内条数全部由偏好决定,不要硬编码: 用户明确要求加榜单 / 分类榜 / 安装教程时,加在四块之后,不要打乱结构。

① 简报头部    日期 + 扫描概况(全站总量 / 扫描数 / 分类数 / 冷冻剔除数)
② 痛点推荐    按痛点分组,每组「每条痛点推荐数」张卡片(默认 3)
③ 跨领域补充  「跨领域补充数」张卡片(默认 5,默认跨不同领域);设为 0 则整段省略
④ 页脚        生成时间 / 数据范围 / 门槛口径 / 本期变化 / 冷冻状态 / 本期口径

每张卡片固定字段:名称 + 技能ID + 分类 + 收藏数 + 收藏率 + 全站排名 → 命中痛点 → 这是什么 → 解决什么问题 → 用在哪 → 推荐理由(≤100 字)→ 风险提示 → 安装命令条。

可配置口径(默认值,运行时不写死)

配置项 默认 范围
每条痛点推荐数 3 1–5
跨领域补充数 5 0–10
跨领域是否要求不同领域 是 是 / 否
冷冻期 21 天 0–365,0 关闭
收藏数门槛 50(兜底线 = 门槛 × 0.4) 0–1000
痛点覆盖上限 6 1–20

用户随时可以用一句话改任何一项(「每条痛点改 2 个」「冷冻 30 天」),改完回显整张表。这六项是本 Skill 唯一允许写死的数字,且只作为缺省值。

门槛为什么要分两档:全站收藏数 ≥ 50 的只有约 280 个(≥ 20 约 800 个)。单看一条硬线,冷门方向会直接没牌可打 —— 教育类全分类只有 4 个过 50。所以优选 + 兜底两档,兜底项标「热度偏弱」,低于兜底线绝不推。

文件

路径 用途
references/task-prompt.md 可直接粘贴的定时任务提示词(含首次引导话术 + 配置管理),给别人用就发这个
references/test-prompts.md 装好后的 6 组验证提问:该问的对不对、该拒的拒没拒
references/walkthrough.md 新用户从装好到第二期的完整交互推演,含 4 个已知卡点
references/api-reference.md SkillHub API 端点、字段口径、分类 key、已知坑
references/output-spec.md HTML 简报规范:自包含、双主题、卡片结构、命令条
references/publishing.md 发布到 GitHub / skillhub.cn / skillhub.club 三条通道
assets/briefing-template.html 简报 HTML 骨架,改这里能统一所有产出样式
scripts/validate.py 发布前预检:frontmatter、目录名一致性、敏感信息、体积
scripts/build.py 打包 dist/ 下的 zip 与发布元数据
scripts/publish.py 一键发布到三个平台(支持 --dry-run / --only)

注意

  • 下载量只作参考,任何排序、门槛、推荐理由都不许只靠它
  • 不预设用户偏好:痛点由用户自己给,口径由用户自己定。推荐条数、跨领域条数、冷冻天数都从《SkillHub推荐偏好》现读,缺文档才用默认值,且要在页脚写清本期用的是哪套口径
  • 痛点绝不能代填:用户没给痛点就追问,不许拿一套通用的方向清单充数 —— 那是工具作者的方向,不是用户的。用户明确说「全领域均衡」才可走无痛点模式
  • 冷冻状态丢失是隐性 bug:云端资料库写不进去时,必须在简报页脚标注「本期冷冻未生效」,不能让用户以为去重正常
  • 不要替用户改任务排期:频率属于 Agent 侧元数据,本 Skill 只能记录用户的期望值
  • 每期简报产出的 HTML 是主产物,对话里的 200 字摘要只是路由,不要贴源码

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
SkillHub 技能推荐怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_96a9aa95/skillhub-recommender。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

SkillHub 技能推荐支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

SkillHub 技能推荐权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

SkillHub 技能推荐收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

SkillHub 技能推荐用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。