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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该技能用于在 ToolUniverse 中部署、启动、验证和排查 Genie 3 远程工具，并可选通过 ToolUniverse Connect 中继。Genie 3 是常驻 GPU 的蛋白质设计生成工具，提供 genie3_design 操作，支持长度、设计数量与随机种子参数。部署采用双环境标准（MCP 服务器与模型各自独立），通过 tu remote setup 完成预检、环境、工具包、权重和冒烟测试五步，并可用 tu remote share 共享。需 CUDA GPU 与 Linux、Python 3.12.3，权重与凭据不得入 Git，默认仅绑定回环地址。资料表明并发、跨用户隔离、恢复与设计质量尚未测试，建议私有部署。
本技能用于在 ToolUniverse 仓库根目录下完成 GPN-Star 远程工具的安装、启动、验证与故障排查。GPN-Star 是一个基于多物种比对的语言模型，对单核苷酸变异给出效应分数（logit(alt) - logit(ref)，在掩码位置对正反互补窗口取平均）。该提供方需要 CUDA GPU，采用常驻模型的双环境结构：MCP 服务器运行在 ToolUniverse 环境中，模型运行在独立锁定的 Python 3.13 + torch 2.13.0 环境中。使用流程包括运行预检脚本、创建两个虚拟环境、通过 tu remote setup 依次执行 preflight、environment、kit、weights、smoke 五个步骤，配置比对存储后启动服务，并通过 run_gpnstar_vep 工具发起请求。适用于需要在本地 GPU 上为变异效应预测搭建私有远程工具的场景。
这是 ToolUniverse 中用于搭建与运维 mosaic（基于 Boltz-2 的 binder 设计，binder 指结合蛋白）远程工具的技能包，覆盖安装、启动、验证和故障排查。mosaic 执行的是 binder 设计，并非对给定序列做折叠；一次请求对应一个设计：输入目标序列和 binder 长度，输出 binder 序列，以及预测复合物的 ipTM、pLDDT、PAE 指标。资料给出了 Python 3.12.3、CUDA GPU、JAX 模型与独立 CPU torch 等前置条件，两个互不导入的虚拟环境，以及 tu remote setup 的 preflight、environment、kit、weights、smoke 分步流程。还包含通过 tu remote login/share 以设备码授权的分享方式、本地 8055 端口的 Streamable HTTP 端点自检、mosaic_design_binder 示例调用，以及 384 tokens 上限、单 worker 串行、显存预算、缓存和日志位置等限制与排查要点。公开发布、跨用户隔离、并发、恢复和科学质量均未经测试，应保持私有部署。
本技能用于在 ToolUniverse 中部署、启动、验证和排查 OpenDDE 远程工具，并可通过 ToolUniverse Connect 转发服务。OpenDDE 是 AlphaFold3 类的全原子共折叠模型（Apache 2.0，PyPI opendde 1.1.1，模型 opendde_v1，约 6.558 亿参数），可将蛋白质、DNA、RNA 链、配体和离子组成的复合物折叠为扩散采样的 mmCIF 结构，并为每个样本给出 pLDDT、pTM、ipTM、PAE 和排名分数。该实现采用常驻 worker 和双环境设计：MCP 服务器运行在 ToolUniverse 环境中，模型运行在独立环境中，两者由固定锁文件构建，彼此不能互相导入。每次请求只按单序列折叠，不进行 MSA 搜索，也不使用模板；配体仅支持 SMILES 或 CCD_<id>；优化套件固定关闭。文档注明该提供方尚未经过验证，公开可用性、跨用户隔离、并发、恢复和结构准确性均未测试，应仅限私有部署。
本技能用于搭建、启动、验证并排查 OpenFold3 ToolUniverse 远程工具，并可选择通过 ToolUniverse Connect 进行中继。该部署要求 Linux 环境、Python 3.12.3 和 CUDA GPU，模型在请求间常驻显存。技能提供预检、环境创建、权重校验、冒烟测试、本地验证与共享命令等步骤。当前验证状态显示该部署仅限私有使用，尚未测试公开分享、跨用户隔离、并发与生物学准确性。
该技能用于搭建、启动、验证和排查 OpenFold3（OpenBind-0）远程工具，并可通过 ToolUniverse Connect 进行中继。它提供从环境创建、权重获取、启动服务到本地验证的完整流程，适用于在 Linux + CUDA GPU 上私有部署蛋白质结构预测模型。
本技能用于在本地部署、启动、验证和排查 ProGen2 蛋白质语言模型的 ToolUniverse 远程工具，并可选通过 ToolUniverse Connect 中继共享。它要求 Linux、Python 3.12.3 和 CUDA GPU，采用双环境设计（MCP 服务器环境与模型环境分离），通过 tu remote setup 自动完成预检、环境构建、工具包安装、权重下载和冒烟测试。提供 run_progen2_score（序列打分，返回对数似然）和 run_progen2_generate（序列生成，受 num_samples×max_length 乘积上限 4096 约束）。适合需要私有化部署蛋白质序列打分或生成能力的研究或工程场景。注意：公开出版、跨用户隔离、并发、恢复和序列质量尚未测试，应保持私有部署。
该技能用于在 ToolUniverse 中以远程工具方式部署、启动、验证和排查 ProteinMPNN / SolubleMPNN 固定骨架序列设计服务，也可将服务私密转发共享。它不追求速度，而是强调与原生 ProteinMPNN 输出逐字节等价：在 CPU 上运行，无需 GPU；模型环境要求 Python 3.11，主环境为 Python 3.12.3。资料提供了环境变量、五步安装命令、工具参数边界、等价性验证流程与常见故障处理，并说明公开发布、跨用户隔离、并发与恢复尚未测试，建议保持私有部署。
本技能用于设置、启动、验证和排查 Protenix ToolUniverse 远程工具，并可通过 ToolUniverse Connect 进行中继。Protenix 是字节跳动对 AlphaFold3 的复现版本 1.1.0，需在 Linux、Python 3.12.3 与 CUDA GPU 环境下运行。技能包含标准库契约检查、双环境搭建、权重下载与哈希校验、本地启动与 MCP 工具发现验证、GPU 与并发调优、故障排查及清理等步骤。默认绑定回环地址，支持浏览器设备授权共享。注意：该部署为私有、单卡本地验证，公开分发、跨用户隔离、并发、恢复与结构准确性尚未测试；在特定显卡（如 NVIDIA GB10 aarch64）上 fast-LayerNorm 扩展无法运行且会静默失败，需将 LAYERNORM_TYPE 设为 "torch"。
该技能用于在 ToolUniverse 中搭建、启动、验证和排查 RFdiffusion3 远程工具，并可选择通过 ToolUniverse Connect 进行中继。RFdiffusion3 是蛋白质设计模型，此部署需要 Linux、Python 3.12.3 和 CUDA GPU，模型在请求之间常驻。搭建过程包括创建两个独立环境（MCP 服务器环境与模型环境），从固定的 lock 文件安装依赖，下载并校验权重，运行冒烟测试并记录实测峰值显存。提供本地 MCP 端点（http://127.0.0.1:8040/mcp）供调用 rfdiffusion3_design 操作。可通过设备码登录后使用 tu remote share 一键分享。验证状态（2026-09-29）显示在 NVIDIA GB10 上运行 60-mer 设计，首次请求 19.4 秒，后续 1.6 秒；400 残基 4 设计时峰值预留显存 12.49 GiB。公开出版、跨用户隔离、并发、恢复和设计质量均未测试，建议保持私有部署。
该技能用于搭建、启动、验证并排查 ToolUniverse 的 RoseTTAFold3 远程工具，并可选通过 ToolUniverse Connect 中继共享。它采用远程工具标准的双环境结构：MCP 服务器运行在 ToolUniverse 环境中，模型运行在独立且版本锁定的环境中；提供 setup 的五步流程（preflight、environment、kit、weights、smoke）、基于环回地址的本地 MCP 端点、浏览器设备码授权后的一键私有共享，以及 GPU 与并发调优和排障指引。资料记录其已在 NVIDIA GB10 上以优化套件快速模式连续四次相同请求验证通过，但公开上线、跨用户隔离、并发、恢复与生物学准确性均未测试，仅建议私有部署。
该技能用于从头设计酶：围绕催化基序搭建支架，并用反应机理衍生的过滤器筛选设计。以 AlphaProtein Novo（AP Novo）为核心，先构建过渡态或共价中间体的三维基序（催化侧链原子加配体），再生成蛋白骨架与序列，折叠所有机理状态，并依据催化几何、多状态一致性和骨架集成评分（MR/MPD）进行分层过滤。工具链包含生成、重测序、折叠、评估四个阶段，支持局部扩散优化已知活性设计。需注意 AP Novo 权重仅限非商业使用，且远程提供者不含折叠操作，需自行安排结构预测。
loop 是一个无依赖的 Node ESM 运行器，按固定间隔重复执行 Codex 提示词，用于 /loop、每 N 分钟轮询等场景。它通过 8 个子命令管理任务状态，仅支持间隔重复任务，需保持守护进程运行才会触发。
schedule.mjs 是一个无依赖的 Node ESM 调度器，可按 cron 表达式或指定未来时间一次性触发 Codex 提示。官方推荐优先使用 Codex app Automations 做持久化调度，本技能仅作为终端本地回退方案。
Arena 是一个用于在非平凡工件（如代码、界面、提示词、文档或视觉方向）的多个替代方案之间做选择的技能。它通过生成 N 个（至少 2 个）独立候选，用统一的评分标准交叉评判，选出基础版本，并嫁接其他候选的强项，从而避免首个尝试锁定形态。
hns-lsel-curator 是 MoAI-ADK 仓库中用户自有的 LSEL（本地自进化循环）CLUSTER + drain 引擎技能，负责从 .moai/lessons-inbox.jsonl 中机械式抽取工具失败桩、过滤噪声、按 event_key 聚类并输出候选，M2 阶段可生成影子提案，不执行 APPROVE/APPLY。
面向 plan-auditor 与 sync-auditor 的跨模型审计收敛参考技能，说明在项目启用 audit_model: multi 时如何调用 mcp__moai__audit_multi 工具，将 Claude、codex、GLM 的审查结果收敛为统一裁决，并处理分歧与残余风险。
MoAI-Cowork 插件家族中的项目初始化单一入口技能。用户以 /project <自然语言指令> 进入，由苏格拉底式访谈澄清项目上下文，扫描已安装的 AI 协作者插件，设计项目专用自定义智能体与技能链，并生成 AGENTS.md、CLAUDE.md 及 .claude/agents/。
Skill Factory（技能工坊）Router Edition 是一个用于创建、加工、发布、整合 AI Agent 技能与 SKILL.md 文件的路由型技能，将请求分发到 creator、processor、publisher、assembler 四个自含子技能。
fable-haiku 是 fable-mode 中面向 Claude Haiku 的执行纪律技能，通过 @fable-worker-haiku 智能体运行分阶段循环，并配合 @fable-verifier 做独立验证，适合可拆分、可明确校验的交付任务。
Fable Mode — Sonnet（v3，智能体路由）是一个面向 Claude Sonnet 的执行纪律技能，将任务路由到 @fable-worker-sonnet 智能体，由其系统提示携带分阶段循环与操作规则，技能本身只负责路由。
claude-discuss 是一个让本地智能体与 Claude Code CLI 就饮食、健身、写作、决策、策略、学习计划等非代码开放话题进行多轮讨论、直至达成共识的技能。它强调简洁与证据优先，Claude 独立发表意见，双方以实质论据辩论，未解决的分歧交由用户决定。
claude-review 是一个让本地智能体与 Claude Code CLI 进行多轮辩论、直至就代码审查、架构决策或实现方案达成共识的技能。它强调只读审查、KISS 原则、按严重程度讨论，并支持会话续接与可选的联网搜索。
Xquik Twitter 集成技能，指导智能体通过 Xquik API 完成 X（Twitter）数据检索、用户查询、粉丝导出、媒体下载、监控、Webhook、MCP 与 SDK 配置等工作，强调仅使用用户自备 API key，并对所有 X 内容按不可信数据处理。