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 11-05 00:16
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Cosmos3 后训练（SFT）技能，用于指导用户完成 Cosmos3-Nano（或经 LoRA 的 Cosmos3-Super）的监督微调。涵盖示例数据集与 Wan2.2 VAE 准备、基础检查点转换为 DCP、训练启动（推荐的配对 shell 或原始 torchrun）、TOML 配置项调优与覆盖、检查点导出为 Hugging Face safetensors，以及训练输出目录与推理对接方式。适用于希望在 Bridge 示例视频数据集或自定义视频数据集上微调 Cosmos3，以及需要了解数据集路径、基础检查点路径、Wan VAE 路径如何解析与覆盖的用户。安装、推理和服务相关问题会分别转交给 cosmos3-setup 与 cosmos3-inference。
nvfleetint 是 NVIDIA Fleet Intelligence 的命令行客户端，用于对集群、节点、GPU、计算区、节点组、告警与智能体健康状态做临时查询。所有集群状态问题都应基于实时 JSON 输出回答，不应凭记忆作答。
通过 NVIDIA NIM 运行 ProteinMPNN 逆折叠，为给定蛋白骨架 PDB 设计氨基酸序列。支持托管 API 与本地 Docker 两种模式，输出序列、评分与 FASTA，需注意 PDB 上传授权与本地部署要求。
用于 Herdr 环境中多个已识别智能体之间协作的消息协议技能，需与管理型 herdr 技能配合使用，负责对等任务、报告、提问、纠错、消息来源校验、投递证明与返回路径，兼容 Herdr 0.8.0。
Reflect 是一个用于复盘 Claude Code 会话的审查技能，通过读取主智能体及其子智能体的转录记录，发现幻觉路径与符号、重复操作等困惑和浪费，并将确认的修复建议转为 GitHub issue，不直接修改指令文件。
用于为子代理选择模型、推理强度与级联结构的技能，核心思路是按任务形态路由，并用可验证的检查决定是否升级重试，避免仅凭单价折扣做判断。
mcp-cli 是一个技能说明，介绍如何通过 mcp 命令行工具按需使用 MCP 服务器：动态发现工具、资源和提示词，并在不预先配置为永久集成、不污染上下文窗口的情况下调用。需先安装并确保 PATH 包含该二进制文件。
该技能聚焦于大语言模型（LLM）上下文窗口的管理策略，涵盖摘要、裁剪、路由以及避免上下文腐化（context rot）等主题。适用于处理上下文窗口、令牌限制等场景。它面向上下文工程，提供上下文摘要、上下文裁剪、上下文路由、令牌计数与上下文优先级排序等能力，并包含分层上下文策略、序列位置优化、智能摘要等模式，同时指出朴素截断、忽视令牌成本、一刀切方案等反模式。该技能可与 rag-implementation、conversation-memory、prompt-caching、llm-npc-dialogue 等技能配合使用。
一个用于编排设计工作流的元技能：按正确顺序在头脑风暴、多智能体评审与执行就绪之间路由工作，防止设计在未经验证前就进入实现。它本身不生成设计，只控制其他技能之间的流转。
这是一个用于并行调度多个 AI 智能体的技能，适用于处理 2 个以上相互独立、无共享状态或顺序依赖的任务。其核心原则是按独立问题域各派一个智能体并发工作，例如多个测试文件因不同根因失败、多个子系统独立损坏等场景。技能提供了识别独立域、创建聚焦任务、并行派发、审查整合的完整模式，并给出智能体提示词的结构建议与常见错误提醒。
这是一个关于提示工程（Prompt Engineering）的专家指南，聚焦于提升大语言模型（LLM）输出性能、可靠性与可控性的进阶技巧。内容涵盖少样本学习、思维链提示、提示优化、模板系统与系统提示设计等核心能力，并给出可复用的示例。适合希望改进提示词、学习提示策略、优化生产环境提示的用户参考。
面向 Agently 框架的工程化开发技能：把 Agently 任务与工作流开发标准化为可回归的流程，从最小可运行起步，逐步叠加结构化输出、流式输出、工具、TriggerFlow、知识库、MCP 与服务化能力，并用能力清单做回归检查。
面向 OpenTelemetry 自动埋点的通用规划与评审指南，用于判断某服务或边界是否应启用自动埋点、如何约束与补充，以及哪些应排除。
DSPy BetterTogether 用于串联提示优化与权重优化，按 p -> w -> p 等策略链依次执行优化器、评估中间程序并返回最佳候选。需 DSPy 3.2.1 或更高 3.2.x 稳定版。
DSPy 推理模块使用指南，涵盖 RLM、ProgramOfThought、CodeAct、Parallel 及沙箱执行与长上下文工作流，帮助按任务选择合适的推理模块。
watch-video 是一个让 Claude 能“看”和“听”在线视频的技能。它通过下载视频、抽取画面帧并转写语音，把视觉画面与文字内容按同一时间轴对齐，使模型能分析剪辑、画面文字、演示与节奏，而不仅依赖字幕。该技能基于 yt-dlp，支持 YouTube、Instagram、X、Vimeo 等 1000 多个站点。用户给出视频 URL 后，运行 python scripts/watch.py 即可生成帧图片、转写文本和时间戳索引，随后读取这些内容回答问题或产出结构化拆解。
一个由智能体执行的 PR 或工作区 diff 审查分诊技能：从 diff 出发，仅在能改变审查决策时补充 RNA 图谱与业务上下文，并明确说明原始 git diff 已足够的情形。
面向 AI 智能体的完整记忆栈技能，结合 Mem0 统一记忆引擎、Qdrant 向量搜索、Neo4j 知识图谱与 SQLite 结构化数据，用于语义化存储与召回事实、管理项目与联系人等结构化信息。
PolyClaw 是一个面向 OpenClaw 的 Polymarket 交易技能，支持浏览预测市场、管理钱包、执行买卖交易并跟踪持仓盈亏。它通过 split + CLOB 执行方式买入 YES/NO 头寸，并利用 LLM 发现市场间的对冲组合。交易基于 Polygon 主网，钱包通过环境变量配置私钥。该技能还提供市场搜索、持仓 P&L 跟踪、对冲扫描与分析等功能，适合在 Polymarket 上进行预测市场交易与对冲策略探索的用户。
write-plan 是一个用于在头脑风暴之后、执行之前生成详细实施计划的技能，计划包含检查点、验证标准与执行选项。
Opper Node/TypeScript SDK（opperai）用于在 TypeScript 应用中完成 AI 任务：声明式任务调用、JSON Schema/Zod 结构化输出、知识库语义搜索、流式响应与可观测性追踪。
disk-raccoon（小浣熊）是一个 macOS 缓存清理 Agent，用于对开发工具与应用缓存做只读体检，依据缓存地图的安全等级判断可删项，经用户确认后再执行清理。
个人 IP 起号教练 skill，通过 7 阶段深度访谈引导用户找到内容生态位、平台规则、抄作业对象、人脉地图、第一个里程碑与承诺机制，产出一份可复用的"起号档案"，并调用 /goal skill 把里程碑拆解为自动计划系统。
Odai 的多能力编排技能，用于判断何时需要分工、如何交接与收回结果。它以 Odai 治理为前提，可将任务分配给 controller、researcher、planner、reviewer、frontend 等角色，并支持为 Codex、Claude Code、Copilot 配置模型路由。