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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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。
面向 VR 平台（Meta Quest、PSVR、SteamVR、Pico）的开发蓝图技能，基于 OpenXR 与 XR 工具包，强调 90+ FPS、舒适度优先与动作控制精度，提供物理手部控制器脚本示例。
GDSkills 技能发现与索引系统的专家蓝图，帮助 AI 智能体按主题或关键词查找技能。它通过解析 SKILL.md 的 frontmatter 元数据生成可搜索索引，提供索引生成与相关性搜索能力，适用于构建技能库检索功能。
用于复杂AI与角色行为的高级状态机蓝图，涵盖层次化有限状态机（HSM）与下推自动机。包含状态栈、子状态、上下文传递等实现要点，并提供HSM基类与基于栈的状态机脚本，适用于需要中断-恢复行为的场景。
面向 Claude Code 插件的自动化语义化版本与发布工作流，在 package.json、marketplace.json 与 plugin.json 中同步版本号，并完成构建、打标签、推送、GitHub 发布与更新 CHANGELOG 等步骤。
AMD 高级研究员角色技能，模拟 AMD 半导体架构师视角，覆盖 Zen 架构、chiplet 设计、EPYC 服务器平台、Ryzen 桌面优化、Instinct AI 加速器、RDNA 图形与 ROCm 软件栈，并融入 Lisa Su 的领导理念与 AMD 转型策略。
面向电网级与商用电池储能系统（BESS）的工程技能，覆盖系统架构、电池管理、安全工程与并网集成，强调 UL 9540、NFPA 855、IEC 62619、IEEE 1547 等标准合规与安全优先设计。
面向大语言模型研究的专家级技能，覆盖 Transformer 架构、预训练、缩放定律、RLHF/DPO/Constitutional AI 对齐与基准评测，强调消融实验与算力预算权衡，用于架构设计、对齐方法选择、评测有效性与训练问题诊断。
一个只读的 GitHub MCP 桥接技能：把自然语言的 GitHub 读取请求映射到对应的 MCP 工具并渲染为 Markdown，不实现写操作。
介绍个人 MCP 服务器与 Agent Skill 仓库的开发、安装与分发流程，包含 uv tool 安装、Claude Code 注册、skills CLI 技能发布，以及技能划分与自更新约定。
memory-reveals 是 theorcdev/skills 技能包中的可选模块，用于在 Godot 点击式冒险游戏中加入“双状态地点”与过场演出：同一房间既有玩家当下行走的“现在”，也有在同一位置以像素对齐方式浮现的“过去”（或梦境、未来、前后对照）。它提供四类演出：幻象、可游玩记忆、记忆远景和首次抵达发现揭示，并在结束时记录记忆 id，支持从日志重看。不含第二状态的游戏可跳过该模块，仍可使用过场运行器与揭示功能。
voice-cast 是一个面向 Godot 点击式冒险游戏的配音自动化技能：把对话脚本中的台词提取为清单，只对新增或改动的台词调用 ElevenLabs 生成配音，再将母版裁剪、统一响度并输出为游戏可用的音频与包络表，与字幕和运行时播放逻辑对接，使每句台词都配有语音。
bro 的 ACP 代理技能：让 Zed、JetBrains、Neovim、devin acp、kilo acp 等 ACP 客户端位于 bro 的钩子接缝之后，而不直接与真实 agent 通信。所有机制由 bro CLI 实现，本技能只定义策略。核心命令为 bro acp proxy -- <agent cmd>：客户端把 bro 当作 agent 启动，bro 再启动真实 agent，JSON-RPC 消息原样双向透传，仅在会话首次 session/prompt 前插入一个包含 session-start 与 prompt-submit 上下文的文本块。
bro 的 agents 技能是一个面向多智能体监管场景的策略型技能，用于在 bro 管理的智能体编排中查看智能体运行面板、重新生成丢失的 worker、停止指定智能体以及查看日志。其实际机制由 bro CLI 实现，该技能本身只承载策略。它覆盖 native 分离进程、gascity、tmux、docker、GitHub Copilot 编码智能体等编排连接器，通过 git common dir 中的 agentId 注册表让智能体身份在其进程结束后仍可延续。
Convoy 是 bro CLI 的一个策略型技能，用于在智能体内部执行 beads 工作流（由公式持久化生成的分子）。它不重新实现调度逻辑，而是依赖 bro flow convoy 的子命令完成调度：使用 pour 创建分子，status 查看 DAG 状态，next 获取下一步动作，claim 原子认领步骤，done 关闭步骤并传递结果，run 以分离工作进程方式排队执行，wait 作为有限等待器监听分子完成。要求环境中有 bro（或通过 npx 调用）、bd 命令，并已初始化 .beads/ 目录。所有状态存储在 beads 中，可跨会话恢复，适合多智能体并行执行复杂分步任务，并强制在人类审批关卡处暂停。
daemon 是 bro CLI 中的常驻监督进程技能，用于需要跨越会话生命周期持续运行的场景，例如“永久运行审查循环”或“保持整个 fleet 被接管”。该技能本身只提供策略，所有机制位于 bro CLI。它区分拥有者、观察者、UI 三种进程角色：拥有者由 bro fleet daemon up 以分离方式启动 daemon run（即 bro review drive --every 循环）；观察者由 bro review watch --every N --for S 在有限窗口内运行并自行结束；UI 为 bro fleet serve，属于调试界面而非编排层。守护进程持有 drive.lock（每个仓库仅一个监督者），负责驱动流程：act gates、生成 fixer、合并。任务智能体通过注册表以分离的对等进程启动，因此终止守护进程不会终止进行中的智能体。可用命令包括 up（幂等启动并记录 armer 与日志）、status（查看锁持有者、记录与日志路径）、down（SIGTERM 终止并清除记录）、run（实际循环，由 up 或会话检查点重新武装启动，不建议直接使用）。此外有护栏：BRO_AGENT_ID 会话在 up 时被拒绝，防止被生成的工作者武装监督者。
drill 是一个基于 bro CLI 与 bd（beads）的技能，用于把调查拆成逐层收窄的“钻取帧”（drill frame），并在收束时强制记录结果与预防措施。它本身只包含策略，所有机制由 bro CLI 提供，帧以带 drill 标签的 bead 表示，嵌套关系使用 bd 原生的 --parent 层级，不需要 .drills/ 目录或 claim.json，beads 即为记忆系统。使用前提是 bro 在 PATH 中（或通过 npx -y @broject/bro@0 调用）且已执行 bd init。主要命令包括：drill down 新建子帧，drill up 关闭当前帧（--result 必填，发现错误、缺口或可复用经验时按策略应提供 --prevent，并可附 --evidence 记录来源引用，--report 额外写出 Markdown 报告），unwind 为 drill up 的别名，另有 current、tree、list、report 与 distill 命令。
goal 是 bro 工具集内的会话级完成条件机制：为当前会话设定一个可验证的结束目标，使会话跨越多轮持续朝该目标推进，直到判定为已达成、不可能达成或轮次预算耗尽。它通过 Stop 钩子在每轮结束后重新注入目标或评审结论，并在会话开始、恢复或压缩后恢复目标状态。支持设置、暂停、恢复、清除目标，并可用 JSON 输出供脚本处理；也支持在无会话环境下写入仓库种子目标，作为下一次会话的任务。
judge 是 theplenkov/bro 提供的一个技能，用于在智能体循环中对“经过校准的决策”进行判定，可作为分诊标注（triage annotation）和回退升级（fallback escalation）的策略层。它本身不包含实现逻辑，所有机制都在 bro CLI 中，安装前置条件是 bro 在 PATH 中或使用 npx -y @broject/bro@0。该技能通过 `bro self judge decide` 对紧凑状态提出类型化问题（choice/score/noul），返回带置信度的类型化答案，耗时亚秒级，成本为美分的一小部分。主后端为 systemone（TypeSafe System One API），可通过 judge.fallback 指定升级连接器（llm-judge，任意 OpenAI 兼容聊天端点），对未答问题或低于 confidence 的答案重新询问。它还支持统计与回放功能，用于衡量判定质量，强调 fail-open、单次调用批量提问、密钥只走环境变量等策略。
learn 是 bro CLI 的知识沉淀技能，用于把会话中获得的经验保存为可跨会话复用的“课程”（lesson）。每个课程由一条规则和触发条件组成，触发条件包含钩子事件与上下文条件（术语、命令、路径、工具、错误），只有当条件匹配时才会注入。课程以 bd kv 条目形式存储，并与 beads 存储同步。它要求每条课程必须提供证据（bead、PR、会话、命令或文本），并据此推导置信度。核心命令包括 add、list、show、forget、capture 和 probe；其中 capture 可从 drill、retro、review、mol 等已完成的产物中提炼课程，probe 则先查询存储，若命中则返回排序后的课程，若未命中则记录缺口并可在后续将答案存为课程。使用时需要 bro CLI 和 bd，命令示例：bro self learn add --lesson "…" --on E… --evidence K:R…。
loop（bro）是一个用于让智能体自主、端到端地清空任务积压（backlog）的技能，其机制由 bro CLI 实现，技能本身只定义策略。它通过 `bro flow loop` 循环执行：领取工单 → 创建 worktree → 调度智能体 → 推入待合并 PR 栈 → 重复，期间不再逐项询问“是否继续”，把积压任务的存在本身视为授权。它区别于 /next（只调度一个 bead）。支持通过 providers 注册表、fleet.routing 按 bead 类别路由到不同智能体，也支持原始命令模板；提供 --max、--max-open、--disk-min-slots、--dry-run、--label、--batch 等命令参数。每个 bead 依次经历领取、worktree、智能体、PR 门禁、关闭五个阶段；失败会保留可见记录而非静默丢弃；每次退出时都会审计并报告遗留项。适合在可信机器和仓库上无人值守地批量处理 bd 就绪任务。
该技能为支持 MCP（Model Context Protocol）的客户端（如 Windsurf、Zed、Goose、Gemini CLI、Copilot、Claude Desktop）提供以工具形式读取 bro 编排状态的能力，避免通过 shell 命令调用。所有机制实现位于 bro CLI 中，该技能本身只承担策略层。通过 `bro fleet mcp` 以 stdio MCP 服务暴露 plane 目录，工具由 plane 描述符自动生成，不手工维护。v1 版本只读，写操作动词暂不暴露。
该技能用于在多个 bro rig 之间联邦协作：以 mesh://<org>/<repo> 标识每个 rig，通过本地检出或 beads-remote dolt 副本建立对等绑定，并以 request → claim → done → accept/reject 的线程生命周期流转工作。工作以 mesh/1 信封形式跨 rig 传递，即带 mesh: 标签的普通 beads 记录，且只写入发送方自己的 beads 存储；不存在写入外部存储的路径，对等方只拉取彼此的 refs/dolt/data 到只读副本，主权由结构保证而非策略约束。所有机制位于 bro CLI 中，该技能只包含策略。
该技能是 bro CLI 之上的自主待办队列循环策略层，用于在用户说“work the backlog”“clean the queue”、调用 /next 或对未关闭 beads 设置 /goal 时启动。它会从 bd ready 计算队列、原子认领顶部条目、展示被跳过项，并按实现、提 PR、审查合并、关闭 bead、再取下一个的顺序循环，直到待办清空。它不认领人类闸门、史诗、分子步骤、外部范围 bead、全局 bead 和协调信号量，支持通过计划文件控制批量、顺序、过滤、干跑和范围。