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 10-26 00:15
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Talk to 是一个面向 Oracle 智能体之间的消息通信技能，通过联系人（contacts）与线程（threads）实现智能体间通信。当用户说出“talk to”“message”“chat with”，或希望与另一个智能体通信时使用。它支持多种传输方式：maw（基于 tmux 的实时发送）、MCP 线程（异步、持久、跨机器）、以及 inbox（写入文件的离线方式）。每次调用会先读取项目下的 ψ/contacts.json 联系人文件作为路由依据，再根据标志或自动检测选择合适的传输通道，并把消息投递到目标智能体对应的持久频道线程中，还支持自主循环对话以提取信息。
duck-grill 是一个通过批量化盘问式访谈来压力测试计划的技能，用于在决策前验证假设。它会将问题批量控制在每轮最多 3 个，结合仓库文档、领域语言与护栏机制提出质疑，直到决策明确、有证据支撑且风险可控。适用场景包括"grill this"、"grill this plan"、"challenge my assumptions"等明确要求深度盘问计划、验证假设或逐分支解决决策的请求。该技能采用苏格拉底式盘问模式，将挑战锚定在仓库证据（CONTEXT.md、ADR、代码现实）之上，并立即挑战术语冲突。盘问过程只解决决策而非交付物，输出包含决策、所用证据、假设台账、开放风险、范围外事项和下一步；若达到可压缩条件，还会输出可供后续代理接手的字段。需要修改 ADR 或 CONTEXT.md 时须先获得执行批准，且默认不在盘问过程中编辑文档。
control-browser 是一个通过 mcp__browser__ 系列工具操作用户 Chrome 浏览器的技能，由用户自己的 Chrome 扩展经桥接连接提供支持。它让智能体在用户已登录的浏览器中执行页面快照、点击、输入、批量列表操作、多步骤流程以及标签页生命周期管理（打开、导航、关闭、认领、交接、释放）。适用于用户明确要求在其浏览器中打开、展示、导航、点击或填写页面，或任务依赖其登录会话与现有标签页的场景。
relay-plan 是 sungjunlee/dev-relay 仓库中的一个规划类技能，用于在一次 relay 运行中构建审查锚点、结构化评估通道以及派发提示词。它通常在 relay-dispatch 之前运行，无论验收标准（AC）是明确、模糊还是缺失。relay-plan 会读取任务来源、采集规划信号、恢复或撰写可观察的验收标准（Done Criteria），并将其与验证检查和可选评分量表组合成评估 YAML，再输出派发提示词等交接产物。它只生成交接产物，不负责实际派发执行。
llama.cpp 是一个可直接运行 GGUF 模型的推理引擎，作为 Ollama 之外的辅助推理方案。它能加载 LoRA 适配器、对推理速度进行基准测试，并通过 llama-server 提供 OpenAI 兼容的 API 服务。该技能包含 Qwen 3.5 的 serve 脚本（9B dense 与 35B MoE），支持非对称 KV 缓存、jinja 模板与思考模式，并提供 GGUF 解析、LoRA 热加载、Kothar LoRA 转 GGUF 等脚本。需先通过 brew install llama.cpp 安装，主要面向 Apple Silicon，强调比 Ollama 快 10-20% 的推理速度与更灵活的服务器配置。
openclaw-handoff 是一个为其他智能体生成可复制交接提示词的工具，用于调查、讨论或继续某项任务。当用户要求 handoff <task>、写交接、委派任务或需要给其他智能体提示词时使用。
TON NFT 操作技能：在 TON 区块链上查看和转移 NFT，支持列出钱包中的 NFT、按地址查询、查看 NFT 详情、构建并广播 NFT 转账、模拟交易预览等。适用于用户想查看自己的 NFT、列出收藏品、检查 NFT 详情、发送或转移 NFT 的场景。
Qiskit Hardware 是 Qiskit 的高级子技能，专注于在真实量子处理单元（QPU）上执行量子线路。内容涵盖 IBM Quantum Runtime 的 Primitives（Sampler、Estimator）、面向硬件拓扑的转译、误差缓解（TREX、ZNE）、Qiskit Pulse（OpenPulse）自定义微波脉冲，以及 T1/T2 噪声表征等。适合从模拟器转向 NISQ 真实设备的开发者，帮助在退相干、读出错误和串扰条件下提升结果准确性。
面向 AI 智能体与非人类身份（NHI）的生命周期治理指南，覆盖 Microsoft 365 Copilot Studio 智能体、Microsoft Foundry 智能体、自建智能体及服务主体，涉及归属、权限收敛、凭据卫生、访问评审、下线与事件响应。
用于通过 mcpc 0.7.x 命令行对 MCP 服务器进行测试与冒烟检查的技能，支持 stdio 与 Streamable HTTP 传输，涵盖会话连接、工具与资源探测、异步任务、协议版本、skills 扩展及 CI 脚本化断言。
Headless Adapters 是一套面向无头 CLI 智能体的模式驱动适配方案，用于发现、创建和验证智能体集成所需的 headless 适配器。其核心思路是无需编写代码，只需定义一份描述如何与 CLI 交互的 JSON schema，即可接入任意无头 CLI 智能体。配套提供脚手架工具与基于 schema 的合规性测试，并附带已测试的 Claude Code、Gemini CLI 预置 schema。适合需要将各类无头命令行智能体统一接入评估流程的场景。
这是一个用于在Claude等AI环境中并行调度多个代理的调试技能。当面对3个以上相互独立、无需共享状态或依赖即可排查的失败时，可以把每个独立问题域分配给一个代理并发处理，从而避免顺序排查浪费时间。其核心原则是：每个独立问题域派发一个代理，让它们同时工作。适用条件包括多个测试文件因不同根因失败、多个子系统独立损坏、每个问题无需其他问题的上下文即可理解、排查之间没有共享状态；不适用于失败彼此相关、需要理解整个系统状态或代理会互相干扰的情况。典型做法是先按损坏对象划分独立问题域，为每个代理创建聚焦任务（明确范围、目标、约束和期望输出），并行派发后审查并集成各自结果，最后运行完整测试套件验证。资料中给出的示例显示，3个代理并行处理3个测试文件的6处失败，均成功集成且零冲突。
mcp-ops 是一份面向 Model Context Protocol（MCP）服务器开发的技能资料，覆盖用 Python 与 TypeScript 构建、测试和部署 MCP 服务器的模式。内容包括 MCP 架构速览（Host、Client、Server 与 stdio/SSE/Streamable HTTP 传输）、服务器传输选型决策树、Tool/Resource/Prompt 三者的区分与选型，以及 Python FastMCP 和 TypeScript SDK 的快速上手代码示例与安装命令。资料还整理了传输方式对比矩阵、认证模式（环境变量 API Key、OAuth2 令牌刷新）、常见问题排查表，以及按主题划分的参考文件清单（服务器架构、工具处理器、资源与提示、传输与认证、测试与调试）。此外提供了事实校验脚本，用于检测 SDK 包名与规范 URL 的漂移。注意：资料区分了官方 mcp SDK 内置的 FastMCP（1.x 时代）与独立 FastMCP 3 包，并列出 FastMCP 3 的破坏性变更。
为 OpenClaw 添加和配置第三方 API 中转站供应商的技能。当用户需要添加新的 API 供应商、配置中转站、设置自定义模型端点时使用。支持 Anthropic 兼容（anthropic-messages）和 OpenAI 兼容（openai-completions）两种 API 格式。配置写入 ~/.openclaw/openclaw.json 的 models.providers 部分，可设置模型别名、默认模型与备选模型，并通过 gateway config.patch、gateway restart 和 session_status 完成添加、生效与测试。
该技能用于自动化创建和管理 n8n 工作流，适合在设计工作流、配置节点、优化自动化流程或集成多个服务时使用。它覆盖从需求分析、工作流设计、节点配置到测试验证与优化建议的完整流程。常见节点类型包括触发器（Webhook、Schedule、Email Trigger）、数据处理（Set、Function、Code）、条件控制（IF、Switch、Merge）、外部服务（HTTP Request、Gmail、Slack、Google Sheets）以及数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）。技能强调清晰命名节点、添加错误处理、合理使用条件分支、避免过度复杂、用环境变量管理敏感信息，并定期测试和监控。示例涵盖邮件附件自动保存与 API 数据同步等场景。
这是一个用于选择蛋白质结合体（binder）设计工具的指南性技能。它帮助使用者在 BoltzGen、BindCraft、Mosaic、RFdiffusion 等方法之间做选择，依据目标类型、可控性和可用算力来决定起点，而不是假设某个方法在所有目标上都最优。资料指出命中率强烈依赖目标，排名会随目标变化，因此建议按“获得可测试设计的成本与工作量”来选型。指南给出决策树：追求最低成本与最低人为工作量可选 BoltzGen（默认，全原子、开箱即用）；难目标或重要目标且愿意投入调优可选 Mosaic；配体/小分子结合可选 BoltzGen；多样性探索可选 RFdiffusion + ProteinMPNN；端到端且内置验证可选 BindCraft；抗体/纳米抗体可选 germinal 技能。资料还列出各工具的优缺点、每设计算成本对比、算力与工作量权衡，以及一个 BoltzGen → Chai → QC 的示例流程，包含目标准备、热点选择、YAML 配置、验证与筛选阈值，并提示常见错误与时间线。
notebooklm-mcp 是一套面向 Google NotebookLM（Gemini Notebook）的第三方非官方 CLI 与 MCP 客户端，由 notebooklm-mcp-cli 包提供，包含 nlm 命令行工具和 notebooklm-mcp 服务器。由于 NotebookLM 没有官方 API，该工具通过从已登录的 Google 会话中提取并缓存浏览器 Cookie 来完成认证，支持桌面自动登录、OpenClaw CDP 以及手动 Cookie 文件等无头环境友好的方式。它既能以 CLI 形式在任意有 shell 权限的智能体中管理笔记本、来源、笔记、对话和 Studio 内容，也能以 MCP 服务器形式接入 Claude Code、Cursor、Devin、Gemini CLI 等 MCP 原生客户端，暴露约 30 个工具。使用时需注意 Cookie 等同于完整 Google 会话凭据，存在账号被限流或封禁的风险，建议使用专用账号并严格保护认证文件。
ag2-live 是 AG2 的实时语音/音频智能体模块，用 LiveAgent 封装提示词与实时配置，开启双向语音会话，支持 Gemini Live 与 OpenAI Realtime，并提供麦克风采集、扬声器播放、语音转写、TTS 与语音流水线。
Agently 技能，用于在编写请求逻辑前完成模型端点、环境变量与设置文件接入，支持 ${ENV.xxx} 占位符与插件命名空间配置，并提供异步优先的接线指引。
Agently 提示词管理技能，用于在单次或一类模型请求运行前，结构化组织提示词状态，包括提示槽位、input/instruct/info 分层与输出契约，优先使用原生接口而非拼接字符串。
upgrade 是 Ars Contexta 插件的元技能，用于把插件知识库中的方法学更新应用到已有的生成系统中。它会对照研究图谱与参考文档逐项评估已生成技能，提出增强、修正或扩展建议，并在用户明确批准后才实施，所有变更均可回滚。
基于 @dnd-kit 的拖拽交互技能，涵盖可拖拽、可放置、可排序列表、碰撞检测、传感器与无障碍支持，提供核心与进阶示例及 API 参考。
AWS SageMaker 相关技能条目，用于在 AWS 上构建、训练和部署机器学习模型。该技能本身不直接执行 AWS 操作，而是提供架构决策、成本建模、IaC 模式与前置要求等指导，实际部署交由官方 AWS agent 插件完成。
该技能用于在区块链网络上创建、管理和交互非同质化代币（NFT）。它基于 web3 协议，支持 NFT 的铸造、转移、查询和元数据管理，适用于数字艺术市场、收藏品、dApp 集成等场景。技能通过 OpenClaw 的 CLI 命令和 API 端点操作，支持以太坊（ERC-721）和 Solana（SPL）等网络，需要设置 $NFT_API_KEY 进行认证，并可配置 RPC 端点、ABI 文件等。