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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MQTTnet 是一个基于 MQTTnet 4.3.x 的 MQTT 客户端技能，用于管理 MQTT broker 连接以及消息的发布与订阅。它来自 VanDaemon 项目，主要用于基于 MQTT 的设备通信，具体场景为 ESP32 LED 调光器集成。代码库采用托管客户端模式，并以后台服务方式运行。技能涵盖快速上手、主题订阅、消息发布、关键概念（如 MqttFactory、MqttClientOptions、主题通配符、QoS 等级、Retain 标志）以及常见模式（后台服务集成、消息处理器模式）。适用于实现 MQTT 设备通信、创建 IoT 相关应用等场景。使用方式包括创建托管客户端、连接 broker、订阅主题过滤器、发布应用消息，并可通过 BackgroundService 执行设备发现与状态同步。限制与收费信息暂未提供。
xUnit 是 VanDaemon 项目使用的单元测试与集成测试框架技能，采用 Arrange-Act-Assert 模式，配合 FluentAssertions 做可读断言、Moq 做依赖模拟，测试项目遵循 {Project}.Tests 命名规范。
基于 MBTI 框架的 AI Agent 人格诊断与配置系统，可对 Agent 进行人格类型测试，并对比用户期望人格给出匹配度分析与建议。
发现并安装开放智能体技能生态中的技能。当用户询问"怎么做 X"、"找一个能做 X 的技能"或想扩展功能时触发，帮助搜索相关技能、展示名称与用途、提供安装命令与详情链接，并可在用户同意后代为安装。
Proactive Agent 是 Hal Labs 推出的 AI 智能体主动化与自我改进架构，让智能体从被动执行任务转为主动预判需求。包含 WAL 预写日志、工作缓冲区、压缩恢复、统一搜索、安全加固、自我改进护栏等机制，通过工作区文件与脚本实现持久记忆与安全演进。
pipes-orchestrator 是 Pipes 技能体系中的轻量级编排器，用于将区块链索引器相关请求路由到专用子代理并协调多代理工作流。它本身不编写索引器代码，而是解析用户意图、选择正确的专用代理，并通过 Task 工具实际启动这些代理来执行工作。可处理新建索引器、定制已有索引器、排查错误、优化性能、编写自定义代码、获取 ABI、设计数据库 schema 和数据验证等请求，涉及 EVM 与 Solana 区块链。使用时需区分斜杠命令与 Task 工具代理，并遵循 7 步索引器工作流。
用于开发或更新 Clawdbot 的 BlueBubbles 外部渠道插件的技能，涵盖扩展包结构、REST 发送与探测、Webhook 入站处理等。
Prompt Engineering Expert 是一个面向 Claude 的技能，专注于提示工程、自定义指令设计与提示优化。它提供关于编写高效 AI 提示、设计智能体指令以及迭代改进提示性能的全面指导。该技能覆盖提示编写最佳实践、系统提示与自定义指令设计、提示分析与优化、思维链、少样本示例、XML 标签、角色扮演等高级技巧，以及评估测试、反模式识别、上下文管理和多模态提示。适用于优化模糊或低效提示、为特定领域创建专用系统提示、为 AI 智能体和技能设计自定义指令、提升提示一致性与可靠性、教学提示工程最佳实践、调试提示性能问题，以及创建可复用工作流的提示模板。
Triple Memory 是一套面向智能体的综合记忆系统，将三种互补的记忆机制组合在一起，以最大化跨会话的上下文保留能力。它由 LanceDB 对话记忆、Git-Notes 结构化记忆和基于文件的工作区搜索三部分组成。LanceDB 负责自动召回与自动捕获，在每次回复前注入相关对话记忆，并自动存储偏好、决策与事实；Git-Notes 提供分支感知的本地结构化记忆，支持实体提取与重要性分级，且不进行外部 API 调用；文件搜索则用于检索 MEMORY.md、memory/*.md 及工作区内的任意文件。系统提供 memory_recall、memory_store、memory_forget 等工具，以及 memory.py 命令行脚本和 file-search.sh 搜索脚本。适用于需要长期上下文保持、结构化决策记录与工作区文档检索的智能体场景。
journey-loop 是一个自改进构建循环的编排器，用于按迭代持续推进 journey-builder → refine-journey 流程。每轮迭代中，它会顺序运行 journey-builder 技能来构建并测试下一个用户旅程，同时由编排器自身以轮询方式充当 Timing Watcher，实时监控 screenshot-timing.jsonl，检测超过 5 秒的截图间隔并终止测试、报告违规；随后运行 refine-journey 技能评估输出并改进技能。它维护 journey-loop-state.md 记录迭代历史，强制在每轮迭代开始时读取共享 gist 中的全部 pitfalls 文件与 AGENTS.md，并从 spec 中提取完整的验收标准主清单作为覆盖率的判定依据。循环可无限运行，直到满足停止条件（总体评分、构建通过、全部旅程测试通过、所有旅程状态为 polished、停止前审计显示 0 条未覆盖标准），无迭代次数上限。
claude-qwen-vision 是一个为“盲模型”（如 DeepSeek）补上视觉能力的技能：当会话模型看不到图片时，用 qwen3.8-max 把图片转成文本，让模型基于文本继续回答；在线服务不可用时自动回退到本地 Qwen3-VL（MLX，离线可用）。
agent-desktop 是 superagent-ai/grok-cli 项目中的一项技能，用于在宿主 macOS 桌面上执行自动化操作。当任务涉及原生 macOS 应用而非仓库文件、Shell 输出或纯浏览器验证时，应使用该技能，并优先调用内置的 Computer 子智能体，而不是用普通 Shell 命令去驱动桌面。它适用于需要启动应用、聚焦窗口、获取无障碍快照、使用语义元素引用、点击、输入、按键或滚动等场景。使用前提是已安装 agent-desktop 且其原生二进制可用，同时运行 grok 的终端应用需获得 macOS 辅助功能权限。推荐流程为：委派给 computer 子智能体，先准备目标应用或窗口，从 computer_snapshot 开始，选取一个基于 ref 的操作，并在任何界面变化后重新快照再复用 ref。
vendor-listing 是 treg 目录中用于接入供应商 API 的流程技能。它指导维护者把希望被收录的供应商 API 加入 treg 目录，涵盖从信息收集、资格审核、注册表条目、平台密钥槽位、Logo、测试、真实密钥验证、核心目录 YAML、验证与脱敏，到可选的扩展层和供应商提交 PR 的审查流程。该技能强调所有供应商声明都视为不可信输入，要求每个端点附带可核验的证据账本，禁止在代码或 PR 中写入任何凭据值。
write-provider-skill 是 treg 项目中的一个技能编写指南，用于指导如何构建 treg provider skill。Provider skill 本质上是一个由文档构成的 MCP 服务器，它把平台 API 的关键信息以散文形式承载：哪些端点重要、参数的真实含义，以及 API 在哪些地方会误导使用者。该技能强调记录“静默错误答案”（不报错但结果错误的情况），这是 MCP 无法提供、却最有价值的部分。内容涵盖编写规则、验证协议、写入端测试、技能结构、常见陷阱类别以及检查清单，适用于需要为平台 API 添加 treg 技能的场景。
这是一个用于将运营决策转化为显式优化模型的技能。它要求把决策写成目标、约束、不确定性和重新计算的解，并对代理指标失效进行压力测试。
find-leverage 是一个分析技能，用于在系统或问题中寻找高杠杆干预点：通过梳理反馈回路、瓶颈、放大点、复利效应和根因，评估杠杆比，最终指出一个最高杠杆的干预。
TanStack AI 的服务端 MCP 集成包 @tanstack/ai-mcp：让 chat() 调用外部 MCP 服务器工具、资源与提示词，或用 createMCPServer 把自己的工具暴露为 MCP 服务器，支持 HTTP 与 stdio 传输及类型安全调用。
@tanstack/ai-memory 的 Honcho 托管记忆适配器，用于在会话中召回与保存用户记忆；召回返回对用户表征的综合性对话式回答，而非离散片段。
TanStack AI 的内存记忆适配器技能，说明如何接入 @tanstack/ai-memory/in-memory 的 inMemory()，包括 setup、embedder、extract、topK/minScore 等选项，以及适用与不适用场景。
用于接入 @tanstack/ai-memory/mem0 的记忆适配器：由 mem0 服务器托管记忆的提取与排序，通过纯 HTTP 通信，无需 SDK 对等依赖。需已有可运行的 mem0 服务器（自托管或托管），并注意按服务端校验的会话构造作用域。
TanStack AI 的 Redis 记忆适配器，基于普通 Redis 实现生产环境的召回与保存，无需向量索引，排序在客户端完成。支持 ioredis 与 node-redis，按作用域隔离记录。
该技能为智能体提供内省与自我修复能力，属于“炼金术士”的自我进化与代码精炼功能；资料仅说明包含 refine_code 命令，可将损坏代码与错误信息转换为修复后的代码。
该技能用于将 ElevenLabs 对话式 AI 智能体导入 Telnyx，使用 ElevenLabs API 密钥拉取并重建为 Telnyx AI Assistants，保留指令、语音配置、工具与通话分析，支持多种 SDK 语言。
将 Retell AI 智能体迁移到 Telnyx 的导入工具，支持单提示与多提示配置，保留指令、语音设置、工具与通话分析，通过 API 密钥引用完成导入。