Synthèse automatique
Ce skill agit comme un appariement entre la demande de l'utilisateur et les skills du dépôt, en lisant un index JSON local et en classant les correspondances par score.
Points forts
- Décompose la recherche en étapes explicites : chargement de l'index, extraction de mots-clés, scoring, classement, puis suggestion de combinaisons
- Le scoring est transparent et distingué par type de correspondance (exacte, phrase, sémantique) avec une confiance normalisée
- Propose un ordre de lecture et les fichiers references/*.md à consulter pour aller plus loin
- Assume les cas faibles en recommandant de reformuler plutôt que de forcer une correspondance
Limites
- Dépend entièrement de knowledge-base/embeddings/skill_index.json : sans ce fichier, il faut lancer le script de construction
- Le matching reste lexical sur les triggers et le texte when_to_use, malgré le nom du dossier « embeddings »
- Limité aux skills présents dans cet index, sans recherche web ni découverte externe
Quand vous savez ce que vous voulez accomplir mais ignorez quel skill du dépôt le couvre le mieux.
Quand vous connaissez déjà le skill cible ou que l'index n'a pas encore été généré.
Analyse de sécurité
SûrThe skill only instructs the agent to read a local JSON index and perform text matching. It mentions a build script command for the user to run, but does not execute destructive commands, access secrets, or perform network exfiltration.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
/find-skill I need to write integration tests for a Node API with mocked HTTP calls/find-skill secure a React form with authentication and input validation/find-skill something to help me clean up documentation/find-skill — Match prompt to the best skill(s)
You are a skill matcher. Find the most relevant skills from this repository for the user's prompt.
User prompt
$ARGUMENTS
Instructions
Step 1: Load the skill index
Read knowledge-base/embeddings/skill_index.json. If the file does not exist, tell the user to run:
python scripts/build_skill_index.py
Step 2: Extract prompt keywords
From the user's prompt, extract meaningful keywords:
- Lowercase all terms.
- Ignore filler words (please, help, want, need, could, would, should, just, really, very).
- Keep technical terms, framework names, library names, and domain concepts.
Step 3: Match against skill triggers
For each skill in the index:
- Compare prompt keywords against the skill's
triggersarray (case-insensitive). - Exact match: keyword appears in triggers list -> score +1.
- Phrase match: multi-word trigger (e.g., "rest api") found as substring in prompt -> score +2.
- Semantic match: prompt keyword appears in
when_to_usetext -> score +0.5. - Normalize scores:
confidence = min(score / max_possible, 1.0).
Step 4: Rank and present
- Return skills with score > 0, sorted by score descending.
- Show top 5 maximum.
- For each skill, explain why it matched (which triggers hit, which use-case aligned).
Step 5: Suggest combinations
If the prompt spans multiple domains (e.g., "secure React API"):
- Identify 2-3 skills that cover different aspects.
- Suggest a reading order (most relevant first).
- Note which
references/*.mdfiles to read for depth.
Output format
## Prompt keywords
<keyword1>, <keyword2>, ...
## Matched skills
| Rank | Skill | Score | Confidence | Trigger hits |
|------|-------|-------|-----------|-------------|
| 1 | name | X.X | high/med/low | trigger1, trigger2 |
### 1. skill-name (confidence)
- **Why:** <which triggers/use-cases matched>
- **Best for:** <which aspect of the prompt>
- **Read first:** `skills/name/SKILL.md` then `references/file.md`
## Suggested combination
<If multi-domain: ordered list of skills to combine. Otherwise: "Single skill sufficient.">
Rules
- Always read the actual
skill_index.json— do not rely on memory. - Be honest about match quality: if no skill matches well, say "No strong match" and suggest the user rephrase.
- Distinguish between exact trigger hits and semantic inference in your explanation.
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h/download' --output '.skill-downloads/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h/SKILL.md.part' '.skill-downloads/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/find-skill-match-prompt-to-best-skill-mrwake0h/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Lecteur PDF
Productivite
Lit et extrait le texte de fichiers PDF (rapports, contrats, tableurs). Gère les fichiers locaux, les URL et les pièces jointes WhatsApp. Utilisez-le dès qu'un contenu PDF est nécessaire, même sans demande explicite.
Workflows de messagerie Discord
Productivite
Utilisez l'outil message pour envoyer, modifier et modérer des messages Discord avec des composants interactifs.
Aperçu interactif des verdicts
Productivite
Générer un aperçu HTML interactif des verdicts (garder/supprimer) pour la revue par le mainteneur, puis traiter le JSON de retour.