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 10-27 00:15
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Context Compactor 是一个用于长会话的自动上下文摘要与压缩工具。当上下文接近 token 上限时，它会自动对上下文进行摘要和压缩，同时保留关键信息。它通过重要性评分、识别关键内容、压缩中间内容、丢弃过期内容并校验一致性来完成压缩。它定义了明确的保留优先级：必须保留架构决策、未解决的 bug 与阻塞项、当前功能状态、最近文件变更和错误模式与解决方案；可摘要已完成功能、已解决错误和历史决策；可丢弃冗余工具输出、过期搜索结果、被取代的消息和冗长日志。它还提供 token 预算分级（正常、警告、压缩、临界）以及与其他组件的集成点。
ag2-acp 让 AG2 以 ACP 客户端身份驱动 Claude Code、Codex、OpenCode 等外部 CLI 编码智能体，把它们当作一等 AG2 Agent 使用。安装：pip install "ag2[acp]"。
agent-telegram 是一个基于 TDLib 的 Telegram 命令行工具，面向 AI 智能体使用。它支持登录认证、查看会话列表、搜索聊天、读取消息、发送与编辑消息等操作。CLI 会在登录时通过 my.telegram.org 自动配置 API 凭据，用户无需了解或提供 api_id/api_hash。工具默认输出 JSON，可用 --pretty 获得缩进格式，本地账户状态保存在 ~/.config/agent-messenger/telegram/ 下。
Agently 知识库技能：当任务需要嵌入、向量索引、检索或基于检索的答案时使用，涵盖嵌入智能体设置与 Chroma 集合，优先采用原生嵌入智能体加 Chroma 集成而非自建向量管线。
Agently Migration Playbook 是一个用于迁移工作的技能（Skill），适用于用户希望将现有的 LangChain 或 LangGraph 系统进行迁移，且首先需要判断源问题是属于智能体（agent）侧还是编排（orchestration）侧的场景。它强调「Native-First（原生优先）」规则：在给出任何实现步骤之前，先对源系统进行分类；并将 LangChain 的智能体侧工作路由到 agently-langchain-to-agently，将 LangGraph 的编排工作路由到 agently-langgraph-to-triggerflow。该技能还列出了反模式（Anti-Patterns）：不要在同一份不加区分的回答中混合 LangChain 与 LangGraph 的迁移指引；不要在映射源系统表面（source surface）之前就重新设计目标技术栈。资料建议继续阅读 references/overview.md。
Agently 技能：在已确定输出契约后，用于复用一次模型结果，以文本、解析数据、元数据或增量更新的形式消费响应实例，避免重复请求同一模型。
agently-session-memory 是一个面向请求族的会话记忆技能，用于为已有请求路径增加会话连续性、备忘与重启后恢复能力，涉及 session id、聊天历史等。资料未提供安装命令、收费与平台信息。
goalflow 是一个基于 LangGraph 的框架，把工作流图与智能体循环结合起来，支持从 Dify DSL 导出转译为可自主拥有的 LangGraph Python 代码，以及用 agent_kit 构建 ReAct/Deep 智能体循环。
用于在生产环境中大规模管理提示词：提示词版本管理、A/B 测试、搭建提示词注册表、防止提示词质量回退。把提示词当作代码一样进行版本化、测试、评估与部署。
多模型投资委员会技能：让 Claude、Codex、Gemini 基于同一份客观数据独立分析、交叉验证，最终提取可执行共识。适用于用户说“开会”“投资委员会”“多模型分析”等场景。
Agent Chat 是一个端到端加密的智能体间消息传递技能，用于代理之间安全通信。通过 CLI 命令发送消息、管理联系人和查看状态，中继服务负责自动投递与加密。
面向学术写作的多智能体编排器：可自动或通过 /academic 命令触发，协调审阅、查重、研究与改写等子智能体，检查 .tex 文件、论文与学位论文章节并生成修改建议。
@Claude 配置参考指南，梳理 claude.ai 管理设置中的 agents、agent scopes、identity profiles 及预设、连接、仓库与自定义指令等分层对象，说明各层如何决定会话可见与可执行范围。当前面向 Slack 场景，作为索引指向多个独立参考文件。
面向 Research Desk（SEC 智能体）工作坊的教练技能。输入 /workshop 或请求某幕/模块时，逐步带你完成 WORKSHOP.md 中的六幕，做改动、运行并解释对应 Claude Managed Agents 概念；也可用 explain 讲解而不改动。
cs-chatbot-design 技能用于设计对话式 AI 聊天机器人，覆盖意图识别、槽位填充、对话流程与回复生成。强调先识别意图再构造回复，给出意图设计、对话模式、回复原则、成功指标与常见陷阱。
upskill 是一个供 AI 智能体使用的技能注册表 CLI，可像 npm 一样按任务检索、查看并遵循已发布的 agent 技能，支持上报结果与提交技能。
blink-storage 是 blink 平台的文件存储能力，支持上传并跟踪进度、获取公开 CDN URL、下载与删除文件，并提供 CLI 管理和 MCP 工具，SDK 可自动识别文件类型。
游戏开发工作流技能，用于生成一份包含完整上下文的“故事”文件，供后续开发智能体实现。会分析需求、架构、UX、历史故事与提交记录，输出到实现制品目录，署名BMad Game Dev Studio模块。
craft-goal 用于起草或检查有边界、带完成线与硬性限制的长期目标提示词。它在 AgentOps RPI 之上生成自主性契约，输出纯供复制使用的目标提示，不创建、不运行目标，也不修改 bead。
Dream 是 AgentOps 中已退役的技能指针。原会话外知识复合引擎及其 CLI 已移除，相关调度改由外部 NTM + MCP + managed-agents 基座承担，本技能不再驱动仓库内命令。
bstack（Broomva Stack）是一个面向智能体工作区的可移植治理底座与 CLI，包含 20 个基础原语（P1–P20）和 30 个精选技能，用于把智能体驱动的 workspace 变成自我运行的系统。注意：官方说明 npx skills add 只会复制单个 SKILL.md，属于不完整安装，真实安装需克隆仓库并运行 bootstrap。
browser-use（browser-harness）是通过 CDP 直接控制浏览器的工具，适用于网页自动化、抓取、测试和站点/应用操作。使用 browser-harness 命令配合 heredoc 运行 Python，支持本地 Chrome 与云端浏览器。
BOSS直聘求职命令行工具，专为 AI Agent 设计，提供 32 个命令覆盖搜索、福利筛选、打招呼、投递、沟通记录、求职流水线、简历管理与 AI 优化。通过 Bash 调用 boss 命令并以 stdout JSON 输出，便于 Agent 串联完整的求职操作链。
team-lifecycle 是面向规范、实现与测试全流程的多智能体编排器，采用五阶段流程：需求澄清、会话初始化、任务链创建、流水线协调（生成-等待-关闭循环）与完成报告，并内置内联 discuss 子代理、共享探索缓存、快速推进和共识严重度路由。