superset
Superset CLI 是一个命令行工具，用于创建隔离工作区、派生编码智能体、调度自动化任务，并管理 Superset 的项目、任务与主机。它支持通过 `superset` 命令快速为项目创建独立副本、启动子智能体、运行一次性命令或交互式终端，并可按 RFC 5545 RRule 定时触发智能体会话。工具提供工作区、智能体、终端、任务、项目、主机、自动化等子命令，支持 --json 输出便于脚本化调用，并可通过深度链接在桌面应用中打开会话。
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更新于 11-14 00:15
智能体与模型
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superset-mcp
Superset MCP 服务器是 Superset 平台对外暴露的 MCP（Model Context Protocol）接口，采用 Streamable HTTP 与 JSON-RPC 2.0 协议，把 Superset 的编排能力以工具形式提供给 AI 客户端。Superset 本身用于在用户已注册的机器上，以隔离的 Git worktree 并行运行 AI 编程智能体。通过该 MCP 服务器，客户端可以枚举主机与项目、创建和管理工作区、启动编程智能体会话、打开终端、安排自动化任务以及管理任务。服务器地址为 https://api.superset.sh/api/v2/agent/mcp（别名 https://api.superset.sh/mcp），支持 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI 等任何支持 Streamable HTTP 的 MCP 客户端。认证支持 OAuth 2.1（授权码 + PKCE，含 RFC 7591 动态客户端注册）或 API key Bearer 令牌两种方式。工具共 27 个，分为主机/项目、工作区、智能体、终端、自动化、任务等七个系列，并带有 MCP 行为注解，其中读取类为 readOnlyHint，三个删除类工具为 destructiveHint，调用前需与用户确认。
automate
Superset Automate 是 Superset 平台中的自动化创建工具，用于把周期性杂务（例如每天早上的例行整理）或事件驱动的任务（例如每当有新 PR 时触发检查）转化为可运行的 Superset 自动化。它帮助梳理任务目标、频率、输入与完成标准，起草给智能体的提示词，确认调度时间（RRULE）或事件触发器及目标（项目或工作区），再通过 CLI 创建并立即试运行、查看日志、迭代提示词。适合需要定时报告、摘要、评分卡或事件响应但无需人工盯守的场景。
browser
Superset Browser Control 是通过 Superset 工作区内的浏览器窗格驱动网页的智能体工具。它提供 open、navigate、screenshot、eval、console、cdp 等命令，让智能体可以打开并操作网页、检查页面状态、读取控制台输出，并能通过原始 Chrome DevTools Protocol 执行点击、输入等复杂交互。所有操作都在用户可见的窗格内、基于真实登录会话进行。该工具还支持从 macOS 上的 Chromium 浏览器导入登录 Cookie，但需用户明确同意并注意安全边界，例如不读取或外泄凭据、不自动提交敏感表单。适用于预览开发服务器、验证 UI、逐步点击流程等场景，暂未提供跨平台导入登录等能力。
integrations
该技能通过 `superset mcp` 发现并调用已连接集成（如 Linear、GitHub、Sentry、Notion）暴露的工具。适用于用户希望与已连接插件交互的场景。核心流程为两步：先用 `superset mcp tools --plugin <名称>` 列出工具，再用 `superset mcp call-tool <工具名> --plugin <名称> [JSON参数]` 调用。凭据由 Superset API 管理，不落本地，因此沙箱环境也能安全操作。安装、连接及市场功能属于 plugins 技能。
orchestrate
orchestrate 是 Superset 中用于并行协调多个编码智能体（coding agents）的技能：每个智能体在各自 workspace 中运行，由协调者（coordinator）通过 Superset 的命令行接口统一管控。它提供会话传输通道，而任务依赖与完成状态由协调者维护。使用前需要通过 superset auth whoami、superset schema 等命令确认控制接口，并解析 workspace、主机（host）与支持终端的智能体。随后用协调者任务表记录任务、依赖、状态与结果，向每个 worker 下发边界明确的提示，通过 agents create 启动并保存 sessionId，再用 terminals read/send、agents wait 读取进度、发送追问或处理权限提示。任务完成或阻塞以约定标记回报，协调者需核对证据后才更新状态。该技能适合跨 workspace 的并行开发、依赖拆解、进度跟踪与结构化交接；不支持的命令不应自行替代，远程主机离线时需先唤醒，涉及改动机器或发布可见页面等操作须先获得用户同意。
plugins
Superset 的插件命令行工具，用于安装、连接、调用和管理插件。安装插件时会把技能写入本地代理读取目录，并通过 Superset 的凭证代理调用插件自带的 MCP 工具，凭证保存在服务端、不写入本机。支持列出已安装与市场上可用插件、按 oauth2 或输入凭据的方式连接账号、查看和调用插件工具、卸载或停用插件，以及添加和移除第三方市场。
standup
Superset Standup 是一个在用户离开期间汇总 Superset 智能体工作情况的技能。它以只读方式扫描工作区、任务和智能体终端，报告哪些任务已完成、哪些需要用户复核或回应、哪些正在进行、被阻塞或已闲置可清理，并可选择将摘要发布为可保存和版本化的页面。
omp-setup
omp-setup 是一个用于配置 Oh-My-Pi（omp）多智能体协作环境的技能。它通过选择默认配置及已有的命名配置文件，设置 task.maxRecursionDepth（默认 4），并在写入前确认、写入后逐项校验。该技能仅修改 task.maxRecursionDepth 这一个键，不会写入无关设置，也不会改动项目文件或凭据文件。
session-memory
Session Memory 是面向 AI 智能体的持久化记忆工具包，核心用途是让智能体跨会话保存上下文、按相关性检索记忆、整合同类信息，并跟踪此前的决策。该项目提供一组脚本命令，支持保存记忆时设置重要性等级（low、normal、high、critical），检索时按关键词匹配比例、重要性和时间新近度进行相关性评分，并可按主题、重要性和日期范围过滤。名称v2.0版本新增了会话启动时的上下文加载、按主题整合、导入导出、统计以及编辑和删除功能。数据以 JSONL 格式按年月存放在本地记忆目录中，并支持归档旧记忆。适合需要让 AI 智能体在多次会话之间保留决策、洞察和待办事项的场景。
agent-browser
agent-browser 是面向 AI 智能体的浏览器自动化命令行工具，用于网页导航、表单填写、点击按钮、截图抓取等交互。它基于引用（@e1、@e2）定位元素，支持会话持久化、状态保存、并行会话、JSON 输出与 iOS 模拟器。
review-game-economy
该技能用于产出「游戏经济规格说明」（Game Economy Specification），围绕游戏内货币与库存的权威归属、产出与消耗、价格与奖励表、节奏、概率与保底、购买/广告/活动预测、退款调整、通胀与集中度、模拟以及经济可观测性进行审查与设计。它强调在启动、赛季、老玩家积累、后加入者、退款和低人口等条件下，保持趣味性、成长性、稀缺性、公平性与变现的可持续性。技能以代理优先为原则，要求为每项经济能力建立版本化模型、确定性模拟器、价值历史、迁移与恢复契约以及有界控制；对购买、共享、远程权威或可交易价值额外要求仅追加的服务器账本、反欺诈控制、终止开关、金丝雀发布与队列回读。输出为一份类型化的经济规格，包含资产/货币/库存权威映射、来源/消耗矩阵、各类数值表、退款与恢复规则、模拟夹具与结果、调参权限与异常控制，以及与支付、活动、日常循环、分析和游戏蓝图的交接。
domain-analysis
Domain Analysis 是一个用于对真实系统进行领域建模的技能。它把系统表示为五个层级上的节点：从功能目的（purpose）、抽象功能（value）、通用功能（function）、物理功能（process）到物理形态（form），并与从整体系统到组件的粒度（grain）交叉。节点之间以“手段—目的”（means-of）和“部分—整体”（part-of）关系连接，并记录每个节点的行为者（person 或 agent）及其可见范围。模型以记录（record）形式持久保存，后续运行可加载并扩展。该技能适用于代码系统或智能体系统（用户、编排器、委托者、工具与执行框架）的建模，帮助识别缺口与发现。
kyro-sprint-executor
Kyro Sprint Executor 是一个仅限手动调用的技能，用于通过 Kyro 官方路由与命令严格执行 Sprint。它对每个任务强制要求按固定顺序执行五个阶段：context-pack、实现、验证、record-evidence、review，不得跳过、重排或并行执行。只有当所有必需验证成功、证据已通过 record-evidence 登记、review 给出 verdict: pass，且不存在未解决错误、关键发现、待处理验证或未完成证据时，任务才可标记完成并进入下一个任务。若任务 verdict: fail，则立即停止执行、分析并记录根因、仅做必要修改，然后重复验证、记录证据与审查，直到获得 pass。全部任务通过后，需确认无未完成任务、缺失证据、未解决发现或待处理验证，再执行官方 close-sprint 命令并确认关闭成功。该技能严禁手动修改 sprint.json、直接改动 Kyro 管理的状态或产物、在无证据情况下标记任务完成、关闭未完成的 Sprint、在验证或审查失败后继续执行，或用手动文件修改替代官方命令。
context-lifecycle
Context Lifecycle 是一套面向长期 AI 协作项目的三层上下文架构方法，用于管理 AI 的工作记忆。它把项目上下文拆分为三类不同生命周期的信息：CONTEXT.md 作为工作记忆（预算 ≤150 行，仅保留当前状态、活跃任务和最近 1-2 次会话摘要）、REFERENCE.md 作为语义记忆（稳定事实，如团队、URL、架构决策，就地更新而非追加）、sessions/ 作为情景记忆（按月归档的会话日志）。该技能解决的核心问题是：单一上下文文件会随会话数量线性膨胀，且没有信息退出机制。它借鉴数据库热/温/冷数据分层与 CPU 缓存分层思想，并给出归档协议（两阶段提交：先写入目标文件、验证存在、再从源文件删除）、内容归属决策树、不同规模项目（<150 行、150-500 行、>500 行）的迁移指南、项目状态转换（活跃/暂停/完成/归档/派生）处理方式，以及上下文质量的量化与定性衡量标准。适用于跨周或跨月的长周期 AI 辅助开发项目。
llm-project-setup
llm-project-setup 是一份用于在多个 LLM 平台上搭建和配置项目的指南，基于 ragbot 系统编译的 AI Knowledge 内容，帮助用户为 Claude Projects、ChatGPT GPTs、Gemini Gems 等平台准备自定义指令与知识文件。它说明了 AI Knowledge 系统的架构、输出目录结构、知识交付策略，以及各平台的具体配置步骤，包括 Claude 的 GitHub 同步或手动上传、ChatGPT GPT 的创建与知识上传、Gemini Gem 的创建与文件上传，并涵盖编译与继承机制、隐私模型、编译命令、更新流程和常见问题排查。
synthesis-skill-router
synthesis-skill-router 是 synthesis-skills 技能体系中的请求路由技能。它本身不执行具体任务，而是把用户的请求导向最匹配的同类技能，例如工程、编码、写作、项目管理、知识管理、运营或智能体治理，并指示执行方完整阅读所选技能的 SKILL.md 后再行动。资料覆盖项目与上下文管理、代码规划与审计、PR 评审、写作与事实核查、知识库编辑、Slack 同步、日常例程等多种路线。
tree-of-thought
Tree of Thought 是一种多专家协作推理技术，通过模拟多位领域专家逐步头脑风暴、相互批判、回溯纠错并最终收敛，来提升复杂问题的推理质量。它提供通用模板与领域专家变体模板，适用于无唯一正确答案、需要多视角权衡的复杂问题，不适合简单事实查询或追求速度的任务。
autobrowse-agent-browser
AutoBrowse Agent Browser 是一个通过迭代实验构建可靠浏览器自动化技能的工具，基于 agent-browser 实现。当需要让智能体针对特定网站任务学习可重复的浏览器工作流，并通过反复试错逐步改进时使用它。其主要思路是：为任务编写 task.md 描述目标，编写 strategy.md 记录操作策略，然后运行评估脚本执行一次尝试，读取 trace 追踪日志分析结果，每次只做一处具体改进并重跑，通常迭代 3 到 5 次，或最近三次中有两次通过后停止。待工作流稳定后，可将其固化为独立的技能文件（SKILL.md），供后续复用。该工具使用 ACPX 而不是直接调用 Anthropic SDK/API 密钥，内层智能体执行经由 ACPX 路由，因此无需配置 ANTHROPIC_API_KEY，只需按仓库中 ACPX 委派的方式配置好 ACPX/Claude Code 的认证。需要注意的是，harness 默认使用 ACPX 的 --approve-all 参数，委派的 Claude 可以浏览网页并写入追踪产物，因此只应在可信工作区中运行；追踪目录可能包含页面文本或已认证数据，应视为敏感内容。
delegate-to-claude-code
本技能用于把 Claude Code CLI（命令名 claude）当作委派的审阅者、第二意见来源或编辑执行者来调用。默认路径是 claude-rc-spawn：在分离的 tmux 会话中以 Remote Control 方式运行交互式 Claude，使用户可以在 claude.ai/code 上观察并随时介入调整。当机器可读的采集比可见性更重要时，改用普通的 claude -p。默认模型为 --model opus --effort high，琐碎任务可用 sonnet --effort low。技能覆盖撰写任务简报、启动审阅者或编辑工人、采集结果与注意事项等环节，并给出无交互回退、后台工人、预算上限、worktree 隔离等具体用法。它适合把评审或局部编辑工作外包给 Claude Code 的流程；但 Remote Control 需要完整的 claude.ai 登录，--max-budget-usd 仅对 print 模式生效，--bg 后台智能体不支持预算上限。
orchestrate-sessions
Orchestrate sessions 是一个用于在单一代码仓库上并行运行多个 Claude Code 桌面会话的编排型技能（skill）。它本身不负责写代码实现，而是扮演调度者角色：为每个独立 issue 派生一个会话、分配共享资源（如共享 runner 或 GPU）、合并与归档分支、并把需要仓库所有者（owner）介入的事项集中上报。由于会话在上下文压缩（compaction）后只能依赖文件保留状态，该技能把仓库配置、项目记忆和 PR 交接评论作为持久化载体，并提供 list_sessions、orch-conflicts、orch-iam、starbridge 等命令脚本，以及 green poller、combo watcher、idle watcher、next wake-up、quota queue 等后台循环来维持流水线运转。它配套 merge-queue、scarce-resource、quota、starbridge 等子技能，分别处理合并、稀缺资源、评审时间窗与卡片式提问，并规定会话超过一小时空闲即归档、合并批次后清理 worktree、每次变更需跨厂商评审等流程。
github-daily
生成面向 coding agent 生态的 GitHub 中文日报技能。抓取固定核心仓库最新 release，对比插件市场，搜索生态新仓候选，结果写入 runs 目录并需校验后推送。
tabbit
Tabbit 是用于控制 Tabbit 浏览器的技能/命令行工具，在任务隔离的 Playwright 工作区中执行浏览器操作。它支持通过持久进程或单次命令两种方式调用，提供 bootstrap、run、inspect、tabs、finish 等操作帧，让代理在指定任务名下导航、交互并用 Playwright expect 校验结果、返回证据，结束时保留可恢复的标签页分组。工具强调不要切换浏览器后端，并规定了跨平台启动器路径与任务命名复用规则。
tabbit-browser
Tabbit Browser 是一套通过其自有的、任务隔离的 Playwright CLI 与运行时辅助工具来控制用户 Tabbit 浏览器的技能。它要求仅通过宿主 Shell 使用已安装的 tabbit-cli 命令行工具，用于浏览器自动化、网站操作等场景。该技能强调任务空间隔离、持久化 Node 执行环境、语义化与可视化工作流选择，以及基于收据（receipt）的变更验证与恢复机制，并提供了安装检查、插件更新、截图观察、交互辅助等配套流程。