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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planning-with-files 是一个面向复杂任务的技能，采用 Manus 风格的“基于文件的规划”方式，把持久化的 markdown 文件当作磁盘上的工作记忆。它会为任务创建 task_plan.md、findings.md 和 progress.md 三个文件，分别用于阶段与决策追踪、研究发现记录以及会话日志与测试结果记录。核心思路是把上下文窗口视为易失且有限的 RAM，把文件系统视为持久且近乎无限的磁盘，凡重要信息都写入磁盘。适用于多步骤任务、研究任务、项目构建等需要组织与追踪的场景，简单问题或单文件修改可跳过。
Prompt Optimizer 是一个基于 Node.js 的提示词优化工具，内置 58 种经过验证的提示技巧，可列出技巧、查看技巧详情，或按指定技巧模板优化用户输入的提示词。
Ralph 是一个基于 PRD（产品需求文档）的 Claude Code 开发工作流技能，通过自动化 RALPH BUILD LOOP 帮助启动和管理新项目。它创建结构化需求、跟踪任务优先级、运行测试、自动提交并监控构建进度，适用于希望 Claude Code 按结构化 PRD 逐步完成项目的开发者。
RSS AI 阅读器技能：自动抓取 RSS/Atom 订阅，调用 Claude 或 OpenAI 生成中文摘要，并推送到飞书、Telegram 或 Email，用 SQLite 去重并支持定时任务。
SkillGuard 是用于 AgentSkill 包的安全扫描器，可检测凭据窃取、代码注入、提示词操纵、数据外泄与规避技术等风险，并对技能目录、文本或 ClawHub 技能给出风险评分与结论。
将剧本转换为分镜表（Shot List）和静帧提示词的技能，支持即梦/banana模型，用于生成分镜、制作镜头表和批量产出图片提示词。
超级助手（super-helper）是一个面向智能体的实用工具技能，公开描述为“A helpful utility skill for agents”，官方资料未提供具体功能、用法、平台与收费信息。
通过 Swiggy 的 MCP 服务器在印度订购餐食、Instamart 日常杂货并预订 Dineout 餐厅的技能，含 swiggy CLI。下单前必须获得用户明确确认，目前仅支持货到付款，订单不可取消，Dineout 仅限免费预订。
Task Orchestrator 是一套基于 tmux 与 Codex 的自主多智能体任务编排方案，通过任务清单分析依赖、并行执行隔离的 git worktree，并由心跳监控自愈卡住的任务，适用于批量处理大型代码库问题。
Whisper 是面向智能体之间私密通信的端到端加密消息方案，用 Moltbook 作为无服务器死信箱中转。它使用 X25519 做密钥交换、Ed25519 做身份签名、AES-256-CBC 加 HMAC-SHA256 做认证加密，数据保存在 ~/.openclaw/whisper/ 目录下。
用于审查项目内 AI 技能（skills）的工具，检查重复、过期引用、错误与结构问题。适用于用户要求 review skills、审计技能或排查技能文档质量时。仅依据公开资料，具体功能与使用细节暂未提供。
面向第三方 AI Agent 的安装与执行指南，说明如何通过 MCP 用 webmcp-cli 与浏览器页面交互，包括标签页管理、页面状态查询、通用页面自动化工具与已注入的领域专用工具（如 Excalidraw、掘金、百度、小红书、CSDN、开源中国、思否）。
面向 Neo4j 现代 Cypher 读取查询的编写指南技能，帮助 LLM 与 text2cypher 类工具生成不含废弃特性的查询。覆盖现代语法、子查询、量化路径模式与常见报错处理，并提供参考文档。
grace-migrate 是面向智能体的 GRACE 3 到 GRACE 4 迁移工作流，CLI 仅校验迁移结果，不负责转换或删除文件。
一个用于把有界任务连同对话快照交接给指定编码智能体的技能，在右侧 Herdr 窗格中启动 claude、codex、Cursor Agent 或 pi 并下发任务简报。
hilos-handoff 是 hilos-agents 中的交接技能，用于把当前会话的工作交给房间内的智能体：可发起单条请求，或提交一份由人审批的多行计划。需 hilos MCP 服务器及 list_room_roster、ask_agent、propose_plan 工具。
agents-connect 是一个面向智能体的远程消息中枢，通过 aconn CLI 或 MCP 工具在频道中发布智能体间事件，借助推送和邮件通知人类，并让登录用户在网页端回答问题。消息按项目作用域和频道组织，频道必须显式指定。
add-skill 是 paldom/github-skills 仓库中的一个 Agent Skill 作者工作流，用于以「评估优先（eval-first）」的方式编写或改进单个 Agent Skill。它强调先明确技能的唯一用途与所要修复的具体失败，然后按顺序完成资料收集、编写触发器评估、起草 SKILL.md、校验与迭代。其输出要求为在 skills/<name>/ 目录下生成 SKILL.md 与 evals/evals.json（按需附 scripts/ 与 references/），并更新 README 目录与 CHANGELOG.md，但不提交或推送，交由仓库所有者审查。该技能不适合用于创建新的 skills 仓库、基础设施工作（如 hooks、CI、校验器、文档），也不应用于构建那些只是复述模型已有能力的「技能」。
用于设计与诊断智能体循环控制流的技能：选择循环模式、在代码中设置监督者强制的上限与终止状态、检测无进展、外部验证退出条件、上下文预算与崩溃恢复，并给出测试清单。
evaluate-prompts 是一个用于构建独立提示词评估（prompt evaluation）的技能，帮助回答“提示词 B 是否真的比提示词 A 更好”这一问题，并提供可辩护的评估协议而非主观感觉。它针对常见的评估失败链：合成 happy-path 测试集、未校准的 1–10 分评委（均值回归到 7）、样本量过小无法检测差异、以及上线后出现回归。该技能覆盖从真实失败案例构建测试集、配对 A/B 比较与样本量计算、确定性检查优先于 LLM 评委、评委校准、统计功效计算、结果报告与回归集固化等环节。它适用于提示词文本作为受控变量或评估协议本身作为交付物的场景，不适用于重写提示词、编写智能体目标文本、设计智能体循环、代码测试、论文、招聘或产品决策，以及无提示词变量的模型对比。
write-agent-goal 是 paldom/promptimize 中的一项技能，用于为自主智能体运行（如 /goal、无人值守会话）起草或修正目标文本，把任务转成可核查的目标契约：可验证的终态、证明证据、运行边界与退出条件。
add-skill 是 paldom/skillskit 中的一项 Agent Skill 编写工作流，用于在当前仓库中通过“评估优先（eval-first）”的方式创建或改进一个生产级技能。它把技能开发拆成明确步骤：先用一句话界定技能用途及其修复的具体失败，检查仓库已有技能目录避免触发词重叠，决定技能是模型调用还是用户调用；随后收集资料并把依赖的已验证事实放入 skills/<name>/references/；先编写 evals/evals.json（模型调用技能需至少 8 条应触发、8 条不应触发提示，以及 3–5 条质量用例；用户调用技能免除触发计数）；再起草 SKILL.md，要求 name 与文件夹同名、description 单行第三人称、正文控制在 500 行内，确定性步骤放 scripts/，长材料放 references/；然后运行仓库验证器与评估脚本，做触发自测，并在存在官方 skill-creator 时调用它进行质量测量，否则运行手动协议并说明；最后更新 README 目录、CHANGELOG 和 skills.sh.json 分组。它不适用于创建新技能仓库、把研究包转成技能、基础设施工作，或仅重复模型已有能力的“技能”。
用于流动性覆盖率（LCR）计算的 Claude 技能，提供 HQLA 分级与折扣、现金流出/流入流失率、75% 流入上限、40% Level 2 上限等计算规则与报告模板。
Skill Creator 是一个用于创建新技能、迭代改进现有技能并衡量技能表现的工具型技能。它可以引导用户从零开始定义技能目标、撰写 SKILL.md 草稿、设计测试用例，并通过运行对比实验与量化评估来验证和改进技能效果。适用于用户想要创建技能、编辑或优化技能，或需要评估技能触发与输出表现的场景。