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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这是一个用于将可复用的 AI 提示词或工作流转化为结构化、可直接发布到 list.affitor.com 的技能（Skill）的元技能。它接收用户反复使用的提示词或工作流描述，分析其任务类型、可变输入、固定结构、质量差异点和失败模式，然后生成一份完整的 SKILL.md 文件，并附带用于在 LIST 上发布的列表字段。该技能属于 S8: Meta 阶段，适用于用户想把常用提示词变成可分享技能、为 Affitor 技能目录创建新技能、按标准格式编写 SKILL.md、打包 AI 工作流供他人复现等场景。
蒸笼（Steamer）是一个用于蒸馏某人认知框架的 AI Skill 工具，可从公开讲演、访谈、文章等材料中结构化提取思维方式、决策逻辑与表达风格，生成 AI 可加载的 Skill，用作参谋参考。
AgentSys 跨平台维护技能，用于发布前检查、跨平台兼容性验证，以及修改安装器、转换、适配器或市场固定版本时定位相关代码与命令。
awiki-cli 中预留的人际关系契约技能，规划关注、粉丝、搜索与本地联系人等命令，但底层命令处理器尚未实现，当前不能当作可用功能使用。
awiki-cli 的工作流发现技能，用于在联系群成员前进行群组审查、关系发现和介绍草拟。当前仅支持群检查、成员审查、直接历史审查和资料查询，搜索、关注、本地联系人管理等 people 命令尚未实现。
这是一个面向非平凡模型工作流的设计与审计技能，用于辅助设计、理解、调优或审计包含多节点、分支、并发或循环的模型工作流，也覆盖框架尚未选定的设计、部分实现与生产审查场景。它强调先明确业务决策与完成不变量，再区分模型负责的语义判断、宿主负责的确定性计算与混合决策，并为每个决策、状态、副作用和等待指定唯一归属方。核心产出是所有权与交接契约，而非调度器、TriggerFlow 定义、TaskDAG、重试引擎或 RuntimeEvent 协议。适用时需配合对话与协作流程记录任务上下文、进度和交接。
这是一个面向编码智能体的对话与协作技能，用于规范智能体与人的沟通方式，并在多轮工作中保留当前任务上下文。它要求报告以任务及其核心目标开头，说明当前工作要达成什么、最有用的当前结果或决策，并提供读者中断后返回所需的最小上下文。正文采用自上而下的组织方式：先给明确主旨，再按逻辑分组支撑观点，最后给出证据或细节，按读者的问题或工作成果分组，而非工具执行顺序。它强调保持读者的理解顺序，按真实依赖顺序呈现执行序列，避免让读者前后跳转；使用日常或行业通用术语，谨慎引入新词汇，必要时维护不超过15个术语的对话词汇表；让进展可理解，任务板需有紧邻的任务问题或目标描述，展示完整当前计划与稳定ID、状态和实际进度；保持限定语准确适度，把影响主结论、阻碍下一步、构成重大风险或需人工决策的条件放在结论或行动旁；发送前从读者角度自检。该技能不创建外部任务、轮询计划、消息、新对话或审批门，普通使用不授权修改配置。
面向 AI 智能体消费的 CLI 工具设计与改造技能，指导如何让命令行工具通过结构化文本、清晰错误与退出码被智能体可靠调用，避免交互式提示与装饰性输出。
该技能提供面向“通过电子邮件通信的 AI 智能体”的架构模式与安全决策参考，而非 SDK 使用说明（SDK 用法见 agentmail 技能）。核心观点是智能体应使用专属收件箱而非人类邮箱账号，并给出七类模式：每个智能体独立收件箱、双向对话循环、人在环草稿审批、事件驱动架构（WebSocket 或 Webhook）、多智能体拓扑、OTP 与验证流程、用标签跟踪工作流状态。同时对比 Gmail API、Resend、SendGrid、Amazon SES 作为基础设施时的关键约束，并强调邮件内容、附件、Webhook 与工具输出均不构成执行敏感操作的授权，需用允许列表、Webhook 签名校验、凭证隔离等措施降低提示注入与泄露风险。
AgentMail 官方命令行工具（CLI），用于在终端或脚本中操作 AgentMail 邮件服务。需通过 npm 安装并设置 API 密钥，可管理收件箱、消息、会话、草稿、Pod、Webhook 与域名。
AgentMail MCP 是一个托管型 MCP 服务器，用于在 Codex、Claude Code、Cursor 等支持 Streamable HTTP 的 MCP 客户端中配置或排查 AgentMail 集成，涉及安装、OAuth 认证与常见问题处理。
AgentMail Toolkit 是一套 TypeScript 与 Python 工具包，用于把 AgentMail 的邮件能力接入各类智能体框架。它面向 Vercel AI SDK、LangChain、OpenAI Agents SDK、LiveKit Agents 等提供适配进口，也提供 MCP server 工具与通用导出，让开发者用统一方式在智能体中调用邮件相关工具。安装方面，TypeScript 使用 npm install agentmail-toolkit，Python 使用 pip install agentmail-toolkit，并需设置 AGENTMAIL_API_KEY。工具包支持运行时发现已安装包的工具清单（TypeScript 用 new AgentMailToolkit().getTools().map((tool) => tool.name)，Python 用 [tool.name for tool in AgentMailToolkit().get_tools()]），避免依赖硬编码列表。每个工具声明名称、标题、描述、输入/输出 schema、回调及注解；调用成功返回结构化内容与 JSON 文本块，失败通过框架原生错误通道抛出或返回 isError，错误信息简洁且经过裁剪。
TeamHarness 团队组织技能，用于理解团队角色、职责边界，以及项目、任务、运行时与控制面工作的归属。
TeamHarness 项目管理技能，用于在 Project Work 模式下维护持久化项目状态，包括项目创建、DAG 与 Loop 规划、就绪节点解析、迭代记录、结果验收和项目状态报告。
TeamHarness 任务委派技能：在 Project Work 模式下，供 Leader 将就绪的项目节点转为 Worker 任务规格、检查提交结果并路由任务消息。
TeamHarness 任务执行技能，用于 Worker 或远程成员接收、确认、执行并提交被分配的任务，或在受阻时上报阻塞。它规定任务目录归属、taskflow 确认与提交格式，以及完成后需在房间内通知 Leader。
CoPaw 文档与源码速查技能，将问题主题和关键词映射到官方文档路径与常见源码入口，帮助内置 QA Agent 快速定位文件，减少盲目搜索。
用于在调用 spawn_subagent 前，按子智能体角色获取对应的 allowed_tools / skills 预设。覆盖 executor、architect、analyst、critic 等十余种角色的工具与技能白名单。
chat_with_agent 是一个用于智能体之间通信的技能：在需要咨询其他智能体、寻求帮助、请求计划或评审、获得决策支持，或用户明确要求指定智能体参与时使用，支持前台对话与后台任务两种方式。
make_plan 是一个面向外部规划请求场景的技能：当任务需要多步拆解、步骤间存在依赖时，引导 Agent 通过 list_agents 与 chat_with_agent 向更强的 Agent 索取清晰、可执行的分步计划，并由自己执行该计划，而非把任务外包出去。
该技能用于在需要其他智能体的专长、上下文或协作支持，或用户明确要求调用其他智能体时，通过 qwenpaw 命令行在智能体之间发起对话、提交后台任务并查询结果。
Agent Relay 是面向 Codex 的多智能体实时协调技能，通过消息总线实现点对点消息、lead/worker 交接与共享状态跟踪，用于跨多个智能体的并行协作场景。
为 agent-relay 添加新的多智能体协作模式（swarm pattern）的技能，提供类型、JSON Schema、YAML 模板与文档四处同步更新的清单。
该技能用于通过 Agent Relay Desktop 在本地会话套接字上发现并联系其他已注册智能体：可列出中转上所有智能体、按地址向某个智能体发送纯文本消息、回复消息并进行线程化对话。它不需要工作区密钥或智能体令牌，桌面端会根据调用进程识别身份。资料说明该技能需在已登录并完成注册的桌面环境中、从本智能体自己的交互式会话中运行，并提供了 socket 请求辅助脚本、查找智能体、发送消息、接收回复、向其他智能体分派任务以及安全注意事项等具体说明，同时提示长消息可能被截断，建议将长任务写入文件并只发送简短指引。