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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Crew 是一个面向 T3 Code 的多线程任务分派与协作技能：用户扮演船长，技能扮演大副，负责拆分任务、把带明确交付物的简短委托分派给可见的 T3 子线程（crewmate），随后对子线程提交的报告进行核验与整合。每个子线程获得一份自包含的 brief 和一个显式工作目录，使用用户已配置的 T3 provider 实例，并从实时目录中选择模型与 effort。技能强调报告与通知只是待核查的证据，不能仅凭通知判定成功；凭据存放于用户既有的 provider 认证中，brief、报告与运行状态保留在本地、不放入可分发的 skill 内。使用时需先通过 doctor、resolve 与模型目录检查建立运行时，确认父线程身份与可用模型后再进行 dispatch、verify 和 integrate 三个环节。
用于编写、改写、审查和优化 /goal 或 goal mode 提示词的技能，帮助长时运行的编码智能体获得可验证的完成标准、进度衡量方式与停止条件。
fast-track-ai-init 是一个初始化技能，用于把 fast-track-ai 目录树以幂等方式安装到目标仓库中。当需要在新的或已有的仓库里开始使用 fast-track-ai 时，可使用该技能。它通过运行捆绑的初始化脚本创建 fast-track-ai/ 目录、fast-track-ai/INDEX.md 种子文件，并在目标仓库的 AGENTS.md 中写入一段由捆绑片段生成的管理区块。初始化过程不会把内容 vendor 到目标仓库，配套产物由各自的工作流技能生成，而非由 init 生成。可通过脚本校验目录树并运行索引脚本。
用于根据结构化运行时证据或标准化用量包，生成可审计的 token 用量与成本报告，支持 Markdown、HTML、JSON 输出及仓库仪表盘，并校验定价与用量输入。
logic-extract 是一个跨仓库追踪特定业务逻辑流程并生成技术无关规格的工具，属于 jschulte/claude-plugins。它从用户给定的起点出发，只探索与提示相关的代码，发现关联仓库，最终在 _logic-extract/ 目录产出 6 个工件。
update-team 是 viberig 的技能，用于分析当前项目上下文并调整 Codex 的 agent 团队，使 .codex/agents/ 目录与推理结果保持一致，操作幂等，已存在且仍需要的 agent 会被跳过。
Judgment MCP 服务器的使用最佳实践指南，说明何时优先使用 MCP 工具、search_traces 的批处理查询方式、过滤器与时间范围约束，以及记忆、测试等工具的调用建议。
该条目是 julianobarbosa/claude-code-skills 仓库中的技能模板占位页，名称为 your-skill-name，内容为技能说明的通用骨架，未提供具体功能、触发条件或使用场景。
caveman-manage 是 Caveman Cloud 实验生命周期管理与安全阻断技能，用于检查实验状态、结果与证据，并在满足条件时给出启动、批准、取消或回滚建议。它把每一次生命周期变更视为生产控制动作：先读取当前状态和实验结果，再给出一个受支持的推荐或阻断。当前 agent MCP 被有意设计为只读，因为 control-api 尚未原子化地强制执行完整的生命周期状态转换表和证据门禁。该技能包含多条不可协商的门禁：审查、检查、解释或推荐请求只授权读取；结果待定、缺少必需护栏或证据报告违规的实验永不批准；实验提升永不转换为 verified_savings，只有活跃真实流量加上提供商因果、提供商完整的账本证据才能做到；绝不提供组织 id；即使用户事后批准，也绝不执行生命周期变更，因为 <action>:<experiment_id> 字符串可由 agent 生成，不构成人类意图证明；未知状态与服务器错误一律失败关闭并报告确切的 cave_snake_code。使用流程为加载项目与实验、评估证据、提出单一动作建议、阻断不安全执行，并在外部操作者执行后重新读取状态。适合需要在生产语境下谨慎审查 Caveman 实验、避免越权批准的场景。
PUA（AI Agent 高压自律模式）是一套让 AI 代理在压力下自我纠正的技能：当用户要求“用 PUA 管 AI”“严格压 AI 执行”等时启用。压力只针对 AI 自身，绝不指向用户或任何真人，用户可随时要求切换回正常专业语气。
thumbnail-skill 是面向 AI 视频生产生态的确定性缩略图渲染技能，通常由视频生产类智能体调用。调用方需先决定全部内容：选用哪张静帧或视频中的精确时间点、文字内容（换行须用字面 \n，技能不会自动换行）以及每个元素的位置、尺寸和 z_index；该技能只渲染给定内容，不进行搜索或编排。它提供三个工具：thumbnail/validate 仅做结构校验；thumbnail/render 将画布、素材和元素渲染为 PNG/JPEG；thumbnail/extract_frame 从视频某一时间戳提取单帧。命令行接口为 thumbnail run --json，通过 stdin 接收文档、stdout 返回一个响应文档；thumbnail skill --json 输出契约，thumbnail doctor --json 输出环境信息（字体、ffmpeg-skill、路径策略）。字体只通过注册表中的 font_id 引用，无法解析时返回 MISSING_INPUT 而非静默替换；请求中出现 command、argv、shell、filter、vf、af、executable、env 或 HTML/CSS/JS 等键会被拒绝。输出需限制在工作区内且不得覆盖输入路径，overwrite 需显式设置。视频帧素材依赖 ffmpeg-skill，纯静帧文档不需要。
一个面向方向性判断与决策能力训练的技能：当你需要评估“该往哪走/这事靠谱吗”，或想提升判断力时调用。核心理念是判断力比努力重要，清晰思考需从基础学科重建推理，并收集复利、委托代理、可证伪性等心智模型。不适用于需要立即执行的具体任务步骤。
eve 是一个以文件系统为先的持久化后端 AI 智能体框架。在 eve 中，一个智能体就是磁盘上的一个目录：指令、技能、工具、连接、通道、子智能体、定时任务等都以文件形式存在，由 eve 负责编译并运行。该技能用于创建、编辑或调试 eve 项目，涵盖智能体指令、技能、工具、连接、通道、沙箱、子智能体、定时任务和评估等场景。完整文档随 eve 包一起发布，位于 node_modules/eve/docs/，与已安装版本严格对应。使用时应从 node_modules/eve/docs/README.md 入手，其中包含完整索引和推荐阅读顺序；在编写任何 eve 代码之前，先阅读对应指南。若尚未安装 eve，可通过 npm install eve 安装，或使用 npx eve init <agent-name> 脚手架创建新智能体，随后阅读内置文档。
通过 kelviq MCP 工具销售 Kelviq 套餐并管理订阅者，涵盖结账会话、订阅、试用、客户门户、升级与折扣。默认用托管结账页收款，订阅管理走订阅工具，门户链接需生成带签名会话。
handoff 是一个用于把当前对话整理成交接文档的技能，便于另一个智能体接手继续工作。文档保存在操作系统临时目录而非当前工作区，并包含建议调用的技能列表，同时要求引用已有文档而非重复内容，并对敏感信息做脱敏处理。
针对落地页、定价页与升级路径的转化优化技能：检查并改写首屏信息、主 CTA、定价分层、社会证明与信任信号，并在价值时刻设计应用内升级提示，为每项改动绑定事件度量。
ask-kent 是 kcd-skills 仓库中的技能路由工具，用于判断当前情况应使用哪个 Kent 技能以及执行顺序。它只给出下一步应输入的 /skill 名称和理由，并指出需要人工决策的位置，然后停止，不会开始实际工作。
Conduct 是 kody 技能，用于在多个独立环境中协调一组云端智能体，处理迁移、清理、升级等大型多轨项目。它负责审计、按文件冲突划分轨道、派发智能体并汇总回报，自身不写代码。
Netra 装饰器埋点技能：在 Python 与 TypeScript 中用 @workflow、@agent、@task、@span 创建语义化追踪 span，帮助在自动埋点、装饰器与手动追踪之间做出选择，并规范 span 层级与命名。
grill-me 是一个用于方案或设计评审的提问式技能：它持续向用户追问计划的各个环节，逐支梳理决策树并解决决策依赖，直到形成共识；资料未说明收费、平台与具体安装方式。
find-skill 是一个帮助用户发现并安装智能体技能（agent skills）的技能，适用于用户询问“如何做 X”“有没有做 X 的技能”或希望扩展智能体能力时。它通过 Skills CLI（npx skills）搜索开放技能生态，并区分查找与安装两步操作。
用于改进测试可靠性与覆盖率的技能：在尽量不改动产品行为的前提下补充高价值测试、修复不稳定测试并提升有效覆盖率。适合测试缺失、随机失败或覆盖不足时使用。
pi-logs 是一个用于查询 pi agent 会话日志的技能，借助 Nushell 的结构化数据管道读取 ~/.pi/agent/sessions/ 下的 JSON Lines 日志，便于调试会话、分析工具调用、查找执行过的命令与文件操作。
pi-session-logs 是一个用于查询 pi 智能体会话日志的技能。会话日志以 JSON Lines（.jsonl）文件形式存放在 ~/.pi/agent/sessions/<project-path>/，可用 Nushell 管道进行过滤、统计与调试，适合排查智能体会话、分析工具调用或追踪文件访问。