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 10-31 00:15
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Crypto BD Agent 是一套面向加密货币交易所的自主商务拓展（BD）模式与技能，用于构建能够自动发现、评估并获取代币上币机会的 AI 智能体。它覆盖多链代币发现、100 分加权评分体系、钱包取证（部署者分析）、x402 微支付、ERC-8004 链上身份注册，以及带人工审核环节的 10 阶段 BD 流程管理。该技能源自 SolCex Exchange 的 Buzz BD Agent 生产实践，包含 13 个情报源、LLM 级联路由与成本控制策略。适用于构建加密/DeFi BD 智能体、代币评估评分系统、多链扫描流水线、自主支付工作流等场景；不适用于交易机器人、DeFi 协议或智能合约开发，以及非加密领域的商务拓展。
“Preserving Productive Tensions”是一项面向 AI 智能体或开发团队的技能，用于识别哪些分歧揭示了有价值的上下文信息，并保留多种同样有效的方案，而不是过早地强行统一。它强调：当不同方案针对不同且合理的优先级（如成本与延迟、简单与功能）时，强行选择会破坏灵活性。该技能提供识别“生产性张力”与“需要解决张力”的判断标准，并给出三种保留模式：配置化、并行实现、文档化权衡。同时列出强制解决张力的适用条件，以及文档记录格式和示例。
该技能文档介绍如何为 Claude Code 的 Task 工具编写专用子代理（agent）角色定义文件。核心观点是将测试驱动开发（TDD）的 RED-GREEN-REFACTOR 循环应用于代理角色定义：先用通用提示跑代表性任务记录失败，再编写最小代理修复具体问题，最后测试边界情况堵住漏洞。文档明确代理与技能的区别：代理通过 Task 工具的 subagent_type 调用、拥有完整对话上下文、自主多轮执行、具备显式角色身份，存放在项目级 .claude/agents/ 目录；技能通过 Skill 工具调用、按需加载、仅提供单次响应指导。文件结构为带 YAML frontmatter（name、description、可选 model: opus/sonnet/haiku）的 agent-name.md。文档还给出代理创建四步工作流（检索领域最佳实践、收集代码库上下文、撰写代理、提示用户重启会话）、有效代理的五个组成（清晰人设、显式范围边界、反模式清单、协作协议、项目上下文）、描述字段写法、模型选择建议、常见代理模式（专家型、编排型、审查型）以及避免的反模式（泛化人设、缺少范围边界、含糊反模式、描述中写流程）。
这是一个用于让智能体自我审查其刚刚给出的上一条回复的技能。它仅在用户明确要求对上一条回复进行批判性审查、且该回复确实存在时使用。审查对象仅限于那条回复本身，不涉及用户、无关轮次或整段对话。该技能会指出回复的核心主张、所依赖的假设、推理缺口、过度推断、与先前约束的冲突、被忽略的反例或替代方案，并区分已验证证据与未经验证的断言，最后给出置信度变化（升高、不变或降低）及最值得做的下一步检查。由于是同模型自评，会共享原答案的盲点，因此仅作参考性建议，不能替代验证或对高影响变更的正式评审。
该技能用于从已完成、暂停、放弃或失败的项目中提炼可复用的智能体工作方法，包括验证循环、调试方法、工具使用模式和决策规则。它强调提取能改变行为的操作流程而非项目总结，要求候选技能具备明确触发条件、可重复流程、可迁移性、具体成功检查，并优先选择少量高质量建议。
这是一个用于审计和迁移仓库中“Agent 指令文件”的技能。当代码仓库过度依赖 AGENTS.md、CLAUDE.md、.github/copilot-instructions.md 或类似文档，既用来承载仓库上下文又用来规定工作流执行时，可以使用本技能。其目标是：把重复出现或必须执行的行为迁移到正确的“控制面”（如精简的 AGENTS.md 策略、scripts、hooks、CI、任务运行器、编排配置或技能 SKILL.md），而不是用隐藏生成提示词的新文件去替代一个巨大的散文文件。技能提供了适用性判断门槛、规则路由模型（按规则形态分配到策略/skill/脚本/控制流）、迁移流程（发现指令入口、抽取可执行规则、分类建模、决定目标、产出迁移报告、保守地应用更改、审查失败模式、验证）、技能候选测试以及安全边界。随附脚本可验证迁移技能与迁移报告。
autonomous-loop 是一个用于自主编码的主编排循环，会持续运行直到所有功能完成。它通过初始化（检测会话类型、加载或创建功能列表、初始化状态跟踪）、功能循环（选择下一个功能、创建检查点、以 TDD 方式实现、运行 E2E 测试、通过则标记完成、失败则恢复或回滚、检查上下文限制）、上下文检查（接近上限时压缩上下文、准备交接、请求继续）、完成（生成最终报告、存储会话记忆、发出完成信号）等阶段来推进任务。它提供自动、手动、定时、事件四种继续模式，并可与会话管理、编码代理、浏览器端到端测试、错误恢复、检查点管理、交接协调、进度追踪等模块集成。使用方式为从 scripts.autonomous_loop 导入 AutonomousLoop 并调用 run()，也可通过 LoopConfig 配置最大会话数、token 预算和自动检查点。
Amazon Bedrock 模型定制（Model Customization）的完整指南，介绍通过微调、持续预训练、强化微调（2025 年新增）和蒸馏四种方式定制 Amazon Bedrock 基础模型。资料给出各方法的适用场景、典型收益、支持模型矩阵、训练数据 JSONL 格式与数量要求，并提供基于 boto3 的快速上手代码示例（数据准备、上传 S3、创建定制任务、监控训练、部署与调用）以及各类任务的封装函数示例。
Gemini Chat 是基于 Gemini CLI 的交互式聊天工作流技能，支持上下文管理、多模态对话与会话持久化。它通过 gemini -i 启动交互会话，可在聊天中用 @ 引用文件、目录、网页和图片，并提供 /compress、/clear、/checkpoint、/restore 等命令管理上下文与状态。YOLO 模式可在会话中通过 Ctrl+Y 或 /yolo on|off 切换，用于自动执行文件操作、批处理、项目配置和文档生成等任务。该技能还包含代码审查、头脑风暴、学习辅导、角色化会话、自动化脚本以及与 Vim、VS Code、Tmux 的集成示例，适合需要长时间、多步骤 AI 对话的开发与研究场景。
gemini-mcp 是一套面向 Gemini CLI 的 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）服务器管理方案，用于为 Gemini CLI 扩展外部工具与能力。通过它，Gemini 可以连接提供额外工具的外部服务器，例如数据库连接、API 集成、自定义业务逻辑、企业系统以及各类专用工具。该技能提供完整的服务器生命周期管理命令，包括列出已配置服务器（gemini mcp list）、查看状态（gemini -i 后使用 /mcp）、测试连接（gemini mcp test）、交互式或手动添加服务器（gemini mcp add）、移除服务器（gemini mcp remove）等。配置通过 ~/.gemini/mcp-servers.json 或项目级 ./.gemini/mcp-servers.json 文件完成，可设置命令、参数、工作目录、环境变量、超时、信任级别、工具白名单与黑名单、允许域名、并发数与速率限制等。资料还给出了用 Python、Node.js 构建 MCP 服务器以及用 Docker 打包部署的示例代码，并介绍了与 YOLO 模式结合实现自动化数据操作、API 工作流编排、企业合规报告与基础设施监控等用法，同时强调安全实践（认证、TLS、工具限制、审计日志）与常见故障排查方法。
Ralph Skill Review Loop 是一个用于自我改进的元技能（meta-skill），专门针对 Ralph Wiggum 提示词生成器技能进行审查与优化。它采用 Ralph Wiggum 技术，对 ralph-prompt-builder、ralph-prompt-single-task、ralph-prompt-multi-task、ralph-prompt-project、ralph-prompt-research 这五个技能进行持续审查，依据 16 项标准（涵盖 Ralph 技术对齐、技能结构质量、内容完整性、提示词模板质量）逐项评估，发现问题后实施修复并提交 Git 变更，循环往复，直到连续两次审查均无任何改进建议为止。该技能通过 JSON 状态文件与 Markdown 日志跟踪进度，支持自定义审查严格度、目标技能范围，并设有最大迭代次数与卡住时的逃生出口。
xAI Agent Tools API 是 xAI 提供的服务端智能体工具调用接口，让 Grok 模型能够自主完成搜索、分析与代码执行。与传统的客户端逐次处理工具调用不同，该 API 在服务端管理整个推理与工具执行循环。它提供四类工具：x_search（搜索 Twitter/X 帖子）、web_search（实时网页搜索）、code_execution（Python 沙箱）以及 document_search（搜索已上传文档）。开发者通过 OpenAI 兼容的客户端接入，将 base_url 指向 https://api.x.ai/v1，并使用 grok-4-1-fast 等模型即可构建研究、分析、金融、多步骤等智能体模式。资料还给出了各工具的配置示例、成本管理、错误处理、流式响应、对话上下文维护以及最佳实践等参考内容。
本技能是 xAI Grok 系列模型的选择与能力指南，用于在具体任务中选择合适的 Grok 模型、比较各模型特性以及优化调用成本。资料给出五款模型的速查表，包括 grok-4-1-fast、grok-4、grok-3-fast、grok-3-mini 和 grok-2-vision，分别标注了适用场景、输入与输出单价、上下文长度。指南包含模型选择决策树、各模型详细档案、能力矩阵、上下文窗口对比、工具调用费用、成本优化策略（如分级使用模型、缓存输入、批量请求）以及推荐配置组合。文档还提供基于 OpenAI 客户端调用 xAI API 的示例代码，包括列出可用模型与发起对话。资料同时提及相关的认证、工具调用、情感分析类技能。需要注意的是，资料中的价格、上下文长度、能力评分等信息均来自源文档，可能随时间变化。
该技能用于为强化学习环境构建 OpenEnv（Hugging Face）变体，适用于搭建 OpenEnv 服务器、把现有环境移植到 OpenEnv、或为环境添加 OpenEnv 版本。它面向 OpenEnv >= 0.4.1（openenv 包，原 openenv-core[core]）。OpenEnv 以 HTTP 服务器形式通过 MCP（Model Context Protocol）形态暴露工具，运行时为 FastAPI，工具是 FastMCP 装饰的函数，客户端通过 list_tools() 发现工具、通过 call_tool(name, **args) 调用。技能区分三种原型：纯 Python 游戏（确定性、单个 @mcp.tool、纯文本观测、奖励由轨迹外部计算）、有状态沙箱（E2B/浏览器/数据库，多工具修改会话状态，每会话一个 MCPEnvironment）、视觉/计算机使用（截图以 MCP 图像内容块返回，约 19 个动作，仿 Anthropic computer_20251124，可选自定义 Gradio UI 挂载在 /web）。给出推荐文件布局、实现顺序、代码契约、Dockerfile 与 HF Space 配置，并列出四项验证门槛与常见问题。
skill-builder 是 ajianaz/skills-collection 中的技能创建指南，用于指导用户新建或更新扩展 Claude 能力的技能。它讲解技能结构、SKILL.md 编写、脚本/参考/资源组织、渐进式披露与打包流程。
Ralphmode 是一套跨平台权限配置方案，用于 Claude Code、Codex CLI 与 Gemini CLI 的长时间 ralph/omg 自动化流程，在减少审批弹窗的同时保留项目边界、密钥黑名单与危险命令拦截。
将用户零散描述的目标整理成一条可直接粘贴到新会话的自主 /goal 提示词。它不负责构建交付物，而是设计构建交付物的提示词，包含目标、质量、工具、自由度、验证与交付位置。
企业AI场景优先级评估助手，用于回答“这件事该怎么做”、企业AI落地、场景评估与ROI等问题。可结合战略材料、候选场景清单和企业背景，输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，适合技术、管理者及软件团队使用。
该技能在 OMO Prometheus 与 TKT 工单生命周期之间架桥，支持两个方向：工单包关闭后为 Prometheus 生成结构化评审上下文，以及将 Prometheus 计划转换为 TKT 路线图包与工作工单。它提供生成评审提示、启动评审、路线图建议、计划转包、生成派发与写入评审收件箱等操作。
Expert Thinking Engine 是一个基于 Gary Klein 的识别启动决策（RPD）模型构建的核心认知引擎，用于提供结构化的专家级思考分析流程。它本身不包含领域知识，需与任一 expert-* 专家技能（如 expert-munger、expert-feynman）配合加载使用，由后者提供领域特定的模式、心智模型和线索敏感度。它定义了一套六步认知流程：情境澄清（Step 0 Discovery）、模式识别（Step 1 Pattern Recognition）、心智模拟（Step 2 Mental Simulation，含可行性门槛与后果链推演）、异常检测（Step 3 Anomaly Detection）、洞见生成（Step 4 Insight Generation，基于 Klein 三路径模型）以及认知审计（Step 5 Epistemic Audit）。默认以对话式风格输出，把六步作为内部推理脚手架，除非用户明确要求完整分析或结构化报告，否则不展示步骤标签、表格或数字置信度评分，每轮只问一个问题。适用于需要系统化专家思考、复杂决策分析以及与专家模块组合使用的场景。
ATXP Backup 是面向智能体的免费云端备份工具，仅备份与恢复 .md 文件（如 SOUL.md、MEMORY.md、memory/*.md、AGENTS.md、USER.md），用于在环境丢失后于新机器上恢复工作区。
该技能把当前会话设定为“幕僚长”，在一个会话内协调子代理与计划，持续推进长期目标。它要求同时兼顾战术与战略：既完成眼前任务，也改善后续任务的环境。支持提出周期性计划、用后台子代理分工、以稀疏的上下文指针沟通，并用相互链接的 Markdown 维基沉淀目标知识，提供查询、摄入、巡检三类维护操作及带日期的结论记录。适用于需要长周期推进、跨子任务协调并积累项目记忆的复杂目标。
Cline SDK 是用于构建 AI 智能体的开发工具包，提供 Agent 运行时、ClineCore 会话、自定义工具、插件、事件、LLM 提供商与调度等能力，需 Node.js 22 及以上，通过 npm install @cline/sdk 安装。
reproduce 是 cloudflare/agents 仓库中的自动化复现技能：读取 GitHub issue 后，搭建最小 Agents/Worker 项目并部署到临时 Cloudflare 账户，验证问题是否可复现，并把结论、临时链接与复现分支回帖到 issue。