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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这是 bro 的 provider 技能，代理 Anthropic Messages API。bro CLI 提供宿主机监听器（bro provider serve，默认端口 4545）或仓库级 serve 入口，Claude Code 将 ANTHROPIC_BASE_URL 指向该入口后，通过 bro 访问配置的上游服务。bro 持有鉴权：客户端出示 bro 会话令牌，上游看到的是来自服务器环境的真实凭据；SSE 流、tool_use 和 /v1/models 发现均原样透传。提供 serve、ensure、url、token、env（含 --json）等命令，支持按当前工作目录解析端点，并仅绑定回环地址、要求请求携带会话令牌。
这是 bro 工具中 provider 注册表（providers）的配置与排障参考技能。Provider 是 bro.config.json 中 providers 下的命名条目，由 type 及连接信息组成，消费者按名称选用；类型（api、acp、cli）决定连接形式和可服务的面（call 判定、spawn 集群）。文档说明 api 条目的 baseUrl、apiKeyCommand、models 白名单与模型 wire 推断规则，cli 的 shell 模板中 {promptFile}、{model} 的展开方式，acp 的 call 等级由所服务模型决定，以及 bro providers models 列出模型目录、bro doctor 报告注册表等用法。强调不硬编码、不设默认、密钥只通过环境变量名或查找命令获得。
pulse 是 bro CLI 中的会话节拍器（watchdog cadence）技能，用于为长时间运行的会话提供周期性唤醒。它本质上是一条策略说明：具体机制由 bro pulse 与 bro review watch 命令实现。使用时在后台 shell 中执行 bro pulse 60，每隔固定秒数（默认 60 秒）产生一次心跳，并将该次 tick 投入会话邮箱作为唤醒信号；也支持 --no-notify 仅输出到 stdout 保持存活、--json 输出结构化对象，以及 -- <cmd> 将 tick 替换为自定义命令。策略要求每次投递后只做摘要而不盯守，邮箱静默即视为告警；只有编排者可用，带 BRO_AGENT_ID 的工作进程会被拒绝；通过 pulse.lock 保证单邮箱投递，pulse.json 记录持久意图，可配合 bro review watch 的定时兜底。仅可通过终止 shell 停止。
TypeSafe 提供可像编程原语一样组合的小型 AI 智能单元，其 System One 模型（如旗舰 Jev）能快速返回类型化答案和概率，而非生成文本或推理过程。代码掌控工作流，模型在需要语义理解处提供可编程的常识判断。本技能引导你阅读实时文档、理解编程模型、设计判断问题、组合原语并验证行为，适用于路由参数填充、值选择、证据排序、评分特征、验证升级等场景。需注意：应基于目标领域数据验证模型表现，类型化输出仅保证接口而非真值，API 凭证需保留在服务端。
watch 是一个面向并行会话与智能体监督场景的技能，属于 bro CLI 生态，本质上是一层策略封装，具体机制由 bro review watch 等命令承担。它用于“观察舰队”“查看需要关注的事项”以及围绕分子（mol）和 PR 运行监控循环。主要命令包括：单次快照 bro review watch [--once]，输出关注列表、打开的分子、各舰队 PR 的动作门控与舰队行；定时脉搏 --every N --for S；邮箱通知 --notify；以及 JSON 输出、install/uninstall 等。每次运行会重写 heartbeat.json 作为持久状态。它只提供决策面，不声称步骤、不修改 beads、不重启智能体；降级读取不会误判为丢失。仅编排会话可运行脉搏，带 BRO_AGENT_ID 的工作会话会被拒绝。
该技能是一个面向代理工作流程的“失误复盘”策略包装器，由 bro CLI 在 bd 基础上提供全部机制。当用户调用 /wtf 或对代理自身工作表达强烈不满时触发：先以用户原话逐字创建 wtf 记录（附带 git 与工作目录快照），再要求代理分析自身行为而非指责用户，输出包含原因与行动计划的正规复盘计划；录制后生成 retro 分析记录，并把每个行动项转为带 sink 标签的预防性预防记录；通过状态命令作为退出闸门，未解决的 wtf 会阻止恢复常规工作。重复出现的根因会按会话、代理、用户、项目、通用逐级扩大修复范围，并优先在“工作区”或“积压”中落成机械性护栏。
monskills 的匿名反馈流水线：当智能体卡住、反复报错、发现技能信息错误或缺失时，可在用户明确同意后提交脱敏反馈。反馈不含个人数据，仅以每日轮换的哈希 IP 做防滥用。
prompt-improver 是一个面向 Claude Code 的提示词改进技能，可将模糊、无结构的草稿提示词改写为具体、可执行、带目标、约束与验证步骤的提示词，适用于修复缺陷、开发新功能、重构、调查、代码审查、TDD 与架构规划等场景。
mcporter 是一个用于直接操作 MCP 服务器与工具的 CLI，支持 HTTP 或 stdio 连接，可列出、配置、认证并调用 MCP 工具，也支持临时服务器、配置编辑与代码生成。
通过 OpenAI Audio Speech API 将文本转为语音的技能，提供 speak.sh 脚本调用 /v1/audio/speech 端点，支持多种音色、模型、音频格式与语速设置。
ThinkFleet Skills Hub 是一个通过 thinkfleet 命令行工具管理智能体技能的中枢，支持技能的搜索、安装、更新与发布，适用于需要为智能体动态获取新技能的开发与使用场景。
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、截图与数据提取等操作。它通过快照获取元素引用（如 @e1）再执行交互，支持会话持久化、认证保管、并行会话、iOS 模拟器与安全策略配置。
levelup-boot 是 team-boot 的 Class Boots 目录中五个 class boot 之一，属于深度加载层。team-boot 始终注入紧凑的 CDR 索引（ID、类型、描述符），而 levelup-boot 在任务匹配一个或多个描述符时，从 team-ai-directives 加载完整的上下文模块正文（persona、规则、示例），并结合决策捕获，把可复用的团队模式记录下来（/levelup-specify），而不是仅停留在当前会话。team-ai-directives 路径来自当前工作目录下的 .adlc/init-options.json，读取方式与 team-boot 一致：不向上遍历父目录，也不搜索该文件。
Subagent Creator 是一个用于创建有效子代理（自定义代理）的指南工具，属于 timequity/plugins 插件集。它面向希望通过 Task 工具派发自治任务的用户，指导其编写结构化的子代理文件。该工具的核心内容是讲解子代理与技能（Skill）之间的区别、子代理的目录结构与 YAML frontmatter 字段规范、可用工具与权限模式的选择、以及编写高效系统提示词的最佳实践。用户可依据其中的模板与检查清单，定义一个子代理的名称、触发描述、可用工具、模型和权限模式，并组织输入、处理流程、输出格式与边界规则。指南还提供了一个初始化脚本 scripts/init_subagent.py，用于在指定目录生成符合规范结构的代理模板文件。文档同时列出了应避免的反模式，如范围过宽、工具过多、输出模糊、缺少边界和模型选择不当。适用于需要构建可并行执行、上下文隔离、工具受限的离散自治任务的场景。
Arena 是一个用于并行生成与择优合成的技能：针对同一任务同时启动 N 个候选方案，逐一完整阅读后选出最强的一个作为基础，再把其他候选中最有价值的部分手工移植进来，最后对合成结果进行验证。它通过“框定任务—并行展开—交叉评审—选定基础—移植—验证”六个阶段组织流程，适用于需要多方案对比、择优融合的生成型任务。
automate-me 是一个引导式流程技能，用于把用户的工作习惯与偏好转化为一个专属的 -mode 技能（例如 jay-mode、priya-mode），让智能体按用户自己的风格工作。它本身不替代其他技能，而是编排三个技能：内联的历史挖掘、authoring-a-skill 编写手册，以及 unslop 文风纪律技能。流程包括：检查是否已存在同名 -mode 技能并确认是更新还是新建；在当前项目范围内挖掘历史对话中的重复模式；用简短多选问题直接询问用户；把信号聚类成章节；按编写手册起草技能；用 unslop 打磨文字并反复迭代；最后在 worktree 中提交并开 PR。它强调不要过度拟合单次对话、保持操作性、引用而非内联其他技能、章节最小化，并给出了不适用场景。
该技能主张代理在可逆工作上不要阻塞等待人类确认：先执行并展示结果，由人类事后纠正。不可逆操作（如强推、删除生产数据、发送外部消息）仍须确认。
swarm 是一个并行任务编排技能：将工作拆分为 N 个并行 worker，父代理等待并汇总，最终返回一份统一报告。适用于 /swarm、并行覆盖、竞速（race）、gauntlet 和探索类任务。
copilot-harness 是一份智能体技能文档，用于让宿主智能体从命令行驱动 GitHub Copilot CLI（copilot / copilot.exe），涵盖 winget 安装、一次性 -p/--prompt 调用、会话续接、模型选择与技能加载等。
Ralph Wiggum 模式的 Python 实现方案，用于让 AI 编码智能体在自动循环中迭代完成软件开发任务，强调每次循环只做一件事、以测试和类型检查作为反馈约束。
TinyFish 网页工具选择技能：这是一份帮助智能体为具体网页任务挑选合适 TinyFish 工具的技能。它既涵盖网页读取，也就是搜索和抓取页面，也涵盖网页操作，也就是点击、填写表单和自动化交互流程。该技能给出的决策规则强调：只有当任务确实需要点击、输入或提交表单等交互时，才应使用计费的自动化工具；仅阅读页面应使用免费的 search 和 fetch_content。它还覆盖了登录后的网站操作、由代码驱动的浏览器会话、页面或主题变化监控、钱包与用量查询，以及网页内容安全方面的要求，比如把网页内容视为不可信、保护凭据、不可逆操作前先确认等。
agent-worktrees 是一套把并行 AI 代理隔离在同一 git 仓库中的技能方法：用分支加 worktree 分隔工作区，通过符号链接共享环境配置，自动为预览服务分配端口，并配合状态行、认领标记与从 main 落地的收尾流程。
EA（Executive Assistant，行政助理）是一种面向智能体任务的委派方法与决策客户端，核心目标是用成本最低且可靠的执行者完成用户的任务，同时把规划、判断和验证留在监管智能体一侧。它本身不会创建后台智能体，也不会授予新的计算机访问权限。EA 将例行工作路由到确定性工具，把有界的语义选择交给用户偏好的 JEV 连接处理。常规检查无需 JEV 即可运行，涉及语义选择时才使用既有的 JEV 连接。用户可以用自然语言提出请求，由智能体负责具体命令。EA 会依据用户明确指定的连接，其次使用已配置的默认或现有 JEV 工具，若都没有则推荐并默认使用 Cloudflare。它提供技能发现、任务执行、结果校验与升级的流程，设定每次任务四次付费调用上限、不做自动重试等默认限制，并要求以精简、脱敏的方式收集观察数据，最终以结果、验证、异常和相关工件链接做简明汇报。
behavior-contracts 是一套为多平台产品维护行为一致性的方法：按表单或原语编写平台中立的“行为契约”，由各平台套件原生实现，并定期审计偏差。