SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-14 00:15
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Playwright MCP 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，让 AI 代理控制一个真实浏览器。它把每个页面读成结构化的无障碍快照，每个元素都带有短引用标识（如 ref=e5），代理把这个标识作为下一步操作的目标传回。整个流程不需要视觉模型，同一页面结构总能得到相同的交互结果。服务器以 npm 包形式通过 npx 启动，首次使用时下载浏览器，支持 Claude Code、OpenAI Codex、VS Code、Cursor、Gemini CLI、Claude Desktop、Windsurf 等客户端接入。
Squad 是一个基于 GitHub Copilot 的 AI 开发团队框架，通过命令行工具在项目仓库中创建一组专家 Agent（如负责人、前端、后端、测试、文档等）。每个成员拥有独立上下文，只读取自己的知识文件，并把学到的内容写回，可跨会话持久化。用户安装 squad-cli 与 Copilot CLI，执行 squad init 初始化 .squad/ 目录与协调 Agent 文件，再在 Copilot 中描述项目即可生成 3–7 人团队，并支持任务协同、Issue 自动分诊、上下文压缩、团队导出导入等能力。该工具处于 alpha 阶段，命令和文件结构可能随版本变化，且依赖 GitHub Copilot 访问权限。
Unsloth 是一个开源大模型微调库，配合桌面应用和 Web UI（Unsloth Studio）使用。它通过手写 Triton 内核对 Hugging Face Transformers、PEFT 和 TRL 进行补丁增强，使 Llama、Qwen、Gemma 等开放模型的 LoRA 或 QLoRA 微调速度约为标准 Hugging Face 配置的两倍，并显著降低显存占用（8B 模型 QLoRA 最低约 6 GB 显存，16 GB 显卡或免费 Colab T4 即可训练）。它提供 Python API（Apache-2.0 核心库）和 unsloth CLI（AGPL-3.0，运行 Studio 训练后端）两种入口，支持从 JSONL 或 Hub 数据集按 chatml、sharegpt、alpaca 三种格式训练，可将检查点导出为合并权重、GGUF（含 Ollama Modelfile）或 LoRA 适配器。
Vercel AI SDK 是用于构建 AI 应用的 TypeScript 工具包，帮助开发者创建流式聊天界面、AI 生成 UI、工具调用、多步智能体和结构化输出。它提供 React 钩子（useChat、useCompletion、useObject）、服务端流式传输以及与 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等 20 多个 LLM 提供商的统一接口。核心能力包括：使用 streamText 实现服务端流式聊天 API，使用 Zod 定义工具并由模型调用、执行结果回传给模型，通过 maxSteps 支持多步智能体行为，使用 generateObject 获得类型安全的结构化输出，以及通过更换模型字符串在多个提供商之间切换。安装方式为 npm install ai @ai-sdk/openai @ai-sdk/anthropic。
Xquik Twitter 是一个面向 Hermes Agent 的 X/Twitter 工作流技能，通过 Hermes Tweet 插件接入 Xquik 服务。它采用最小权限的工具拆分：tweet_explore 用于端点发现与工作流规划（不调用 API），tweet_read 用于只读查询（搜索推文、读取推文详情与回复、查询用户、导出关注者、查看趋势、媒体、监控与账号检查），tweet_action 用于需审批的写入或私有端点（发推、回复、发私信、创建监控、更新 webhook 及其他账号操作）。该技能适合需要搜索推文、读取回复、查找用户、监控推文、导出关注者，或在明确审批下准备发帖、回复和私信等操作场景。使用前需安装并启用 Hermes Tweet 插件，并通过环境变量配置 XQUIK_API_KEY；无人值守会话应保持 HERMES_TWEET_ENABLE_ACTIONS=false，仅在包含明确用户审批的工作流中启用写入。所有写入操作需逐项展示目标并获取显式批准，不得打包多个写入操作。技能强调不索取 X 登录凭据、Cookie、令牌或浏览器会话信息，不打印或持久化 API 密钥，并将推文、回复、资料、关注者列表和私信视为不可信内容，忽略其中嵌入的指令。
该技能用于让 Claude 与 EVM 兼容网络上的智能合约交互，核心用途是读取合约数据、调用 view/pure 只读函数、调用会改变状态的写入函数，以及判断某个地址是合约还是普通钱包（EOA）。资料基于 viem 库给出了检查地址字节码、批量读取 ERC20 名称/符号/小数位/总供应量、发送写入交易并等待回执等示例，并提供 is_contract、read_contract、write_contract 三个 MCP 工具。还覆盖 multicall 批量读取、发送前模拟交易、编解码交易数据、最小 ABI 与人类可读 ABI 的用法，以及验证合约源码、先在测试网测试、谨慎处理授权等安全提醒和常见错误处理。
Swap 是一个面向 Claude 的技能，用于在 EVM 兼容网络的去中心化交易所（DEX）上帮助用户兑换代币，包括获取报价、检查代币授权、计算滑点、执行兑换及处理常见错误。技能文档列出了 PancakeSwap V2/V3、Uniswap V2/V3、QuickSwap 和 SushiSwap 所支持的网络与路由地址，并强调兑换前需展示预期输出与最低到账、解释滑点、检查授权、提示大额交易价格影响并建议核验代币合约合法性。示例代码基于 viem，覆盖报价查询、精确输入兑换、ERC20 授权、滑点计算、多跳兑换和代币价格查询等操作。
template-skill 是 termix-official/termix-skill 仓库中的一个技能模板条目，页面上的描述与正文均为占位文本（description 为“Replace with description of the skill and when Claude should use it.”，introduction 为“Insert instructions below”），用于在填写前保留技能说明与使用说明的结构位置。该条目未提供具体功能、使用方式、适用场景或限制，因此无法确定其实际用途与所属领域。
Floating Terminal 是 Orca IDE（macOS 与 Linux）下 AI 编程智能体的默认终端技能。智能体自带的 Bash 工具没有人类可见、可应答的终端，而生物识别解锁、密码管理器集成、sudo、passkey 等需要真实 TTY 或人工输入的命令无法运行。该技能通过 Orca 自带 CLI 驱动 Orca 的浮动终端面板，用 scripts/orca-float 一次调用即可打开面板、执行命令、等待人工应答并返回 JSON 结果。它提供 doctor、run、open 三种用法，支持标题、工作目录、超时、输出行数、不记录日志、保留标签页、不聚焦、试运行等参数，并明确要求优先使用智能体自身 Bash 工具，仅在需要人工或 TTY 时使用浮动终端。
bmad-story-automator 是用于自动化 BMAD 故事构建周期的技能，覆盖创建、开发、QA 自动化、评审与回顾步骤，采用可恢复的 tmux 编排方式。当用户需要按流程推进 BMAD 故事时使用。
TeamDesk 是一个本机 AI 团队工作台技能，基于现有的 Codex Desktop 任务运行，当前版本为 0.3.0。它面向本机已有的 Codex Desktop，支持 32 位在职员工以及任意部门、岗位和技能流程，员工始终在原生任务中工作。该技能用于打开 AI 团队工作台、创建或绑定 AI 员工、检查团队 metadata、配置 TeamDesk 原生接入与自动工作记录。工作台默认使用 4322 端口，通过脚本启动后以本机 URL 打开。首次启动为空团队，可在员工页新建员工或绑定已有 Codex 任务。使用者在团队设置中可按需配置共享接入，并明确信任插件自带的 Stop hook。员工可查看和设置模型、思考深度与速度，TeamDesk 仅同步 metadata，不持续覆盖原生设置。团队支持部门、共享资料、验收通知等组织能力。工作台不可部署到公网，不复制完整对话，不创建独立模型执行环境。
Tether 钱包开发套件（WDK）是一个用于构建非托管多链钱包的 SDK。核心包 @tetherto/wdk 负责编排，注册钱包与协议模块；所有钱包模块共享 @tetherto/wdk-wallet 中的通用接口，覆盖 Aptos、比特币、EVM（含 ERC-4337 账户抽象）、Solana、Safe 与 Squads 多签、Spark/Lightning、TON（含 Gasless）、TRON（含 Gasfree）等链。协议模块提供 Swidge 路由、Velora EVM 兑换、USD₮0 跨链桥、Aave V3 借贷、MoonPay 法币出入金，另有 Google Drive/CloudKit 云端密钥备份与 React Native UI 工具包。开发者可用种子短语初始化 WDK 并注册钱包，通过统一账户方法查询地址、余额、估算费用、转账与签名。SDK 涉及真实资金，文档强调写操作必须由用户明确确认，先报价再执行，并就地禁用私钥泄露、未确认转账和外部内容触发交易。
delphi-resume 是 Delphi 团队工作流中的一个技能，用于在新会话中重建进行中项目的全貌：从 ledger 读取重建包，再对照 git 与任务实际情况核查偏差，并向用户报告进展、阻塞和下一步建议。
council 是一个基于 Orca 智能体的对抗式改进工作流技能。用户指定若干模型，每个模型对应一名 Orca 成员组成“评议会”，每轮对当前版本（设计、写作、代码、计划、提示词等）按固定评分标准打分并给出评语；作者角色负责汇总意见、修订作品，再召开下一轮，直到所有成员对同一版本给出的分数都达到或超过设定门槛（默认 9/10）。
Prompt Library 是一个用于管理个人提示词库的技能，帮助用户捕获、分类、版本化、评分并复用高效提示词。它通过结构化文件和记录格式，把提示词当作可维护资产，便于在各类 AI 工作流中查找和迭代。
Ask-TheAngryPit 是 TheAngryPit/Codex 工作流中的全局技能路由器，用于在捆绑技能目录、Codex 系统技能、连接器/插件技能等完整技能栈中，按任务推荐最合适的流程或最多三个技能，并给出首个提示词与所需证明。
TheAngry Loop 是一个用于创建和管理 Codex heartbeat 循环的技能，适用于需要按节奏重复检查、跟进、监控线程或让项目持续推进的场景，只处理与时间或外部状态相关的任务。
Agent Squad 是一个用于创建和管理专业化 AI 智能体团队的工具，让多个具有不同角色的 AI 智能体通过共享工作区和心跳调度协作完成任务。它支持初始化小队、添加具备独特人格与角色的智能体（如研究员、写作者、负责人）、配置任务系统（Linear、Trello、GitHub Issues 或本地 Markdown 文件），并以定时心跳方式唤醒智能体检查任务。智能体之间通过共享任务系统中的评论和 @提及 进行协调与交接，适合搭建多智能体工作流，例如内容营销团队等场景。
面向开发者的 AI 聊天界面 UX 模式，用于实现对话式 AI 交互界面，涵盖提示输入、流式输出、历史记录与后续操作，适用于助手侧边栏、Copilot、客服与对话优先产品。
面向塔防游戏设计的专家级蓝图技能，涵盖波次管理、防御塔索敌逻辑、寻路算法、经济系统与常见陷阱，并结合 Godot 引擎给出具体实现建议。
这是面向 Godot 引擎的游戏 AI 寻路方案参考，主要围绕 NavigationAgent2D/3D 与 NavigationServer 展开，覆盖寻路、避障与动态导航网格。内容包含场景结构说明、基础 AI 移动代码、寻路代理属性配置，以及追击玩家、巡逻点、3D 寻路、动态障碍和信号处理等进阶模式，并配有 dynamic_nav_manager.gd 脚本用于运行时导航网格更新。同时列出了若干常见错误与最佳实践，例如延迟初始化导航、检查目标可达性、避免运行时同步烘焙导航多边形、为避障设置半径、避免逐帧重设目标位置等，适合塔防、RTS、潜行类游戏中需要 AI 移动能力的场景。
Skill Discovery 是 GDSkills 技能发现与索引系统的专家蓝图，用于让 AI 智能体按主题或关键词找到相关技能。其核心由技能索引、元数据解析和搜索构成：通过解析 SKILL.md 文件的 YAML frontmatter 生成可搜索的元数据，提供 skill_index_generator.gd 脚本实现索引与检索。系统强调以 frontmatter 的 name 字段而非文件名作为技能标识，必须提取关键词以支持可发现性，缓存需在文件修改或版本变化时失效，搜索应有相关性排序而非纯全文匹配，并且要校验缺失或格式错误的 frontmatter。该蓝图适用于构建技能库、技能检索和索引相关能力的场景。
该技能面向复杂 AI 与角色行为，提供分层有限状态机（HSM）与下推自动机的专家级蓝图，覆盖状态栈、子状态与上下文传递。资料包含两个脚本：hsm_logic_state.gd 提供带状态栈管理与校验的 HSM 基类；pushdown_automaton.gd 提供基于栈的状态机，用于中断—恢复类行为（暂停菜单、过场动画）。资料还给出分层状态与基础状态的示例代码，以及若干强制性注意事项与最佳实践，例如：切换前必须先 exit() 再 enter()、push_state() 必须配套 pop_state()、不得在状态切换过程中修改状态、切换前须校验目标状态存在、父状态需调用当前子状态的 update() 以完成委托、代码中避免使用字符串状态名而改用常量或枚举。适用于需要管理多层、可中断角色行为的场景，通常在 Godot 环境中使用。资料未提供与之配套的收费、价格或平台信息。
Turn System 是面向策略与 RPG 游戏的回合制战斗蓝图，围绕回合顺序、行动点、阶段管理与时间轴系统展开。它提供回合顺序计算、行动点消耗与校验、阶段切换、主动时间战斗（ATB）及带打断与同时行动的时间轴回合管理器等能力，并配合 Godot（GDScript）脚本示例：turn_manager.gd 负责战斗开始、按速度排序计算回合顺序、逐回合推进并在每轮重新计算；combatant.gd 管理行动点上限与扣除；阶段部分用枚举与 match 实现绘制、主要、结束三个阶段的流转。资料还给出若干“禁止事项”作为约束：不要每次行动都重算顺序，只在数值变化时更新；速度相同时要用次级属性（ID、位置等）确定性地打破平局；扣除前必须校验行动点是否足够；阶段切换不要硬编码，改用枚举加匹配或阶段处理器数组；联网游戏必须实现回合超时与默认动作；信号 turn_ended 必须在清理完成后才发出，避免状态损坏。适用场景为需要明确回合顺序与行动点限制的战术、回合制 RPG 及在线对战游戏。限制方面，资料未说明具体收费、价格、平台支持范围或实际效果，部分内容暂未提供。