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 11-11 00:16
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loop-controller 是一个用于构建自主循环的安全框架技能，核心作用是把模糊的“继续处理 X”转化为可收敛的循环：为任务定义可机械验证的停止条件，并强制配备护栏栈，防止循环反复空转或耗尽预算。它强调“完成”必须是智能体无法自我辩解的外部信号（如测试退出码、覆盖率、空队列、独立评估者结论），而非主观自评。该技能还提供 Loop 契约五要素（触发、动作、证明、记忆、停止）、执行原语选择（/goal、Stop-hook、/loop、/batch、bash 循环等）、默认 FAIL 的 JSON 判据、独立评估者、迭代上限与成本预算、无进展检测、不可逆操作前的人工检查点等规范，并附带十二种现成循环配置的调度指引。
该技能是模型适配（model-adaptation）工具包中的指导与审计入口，专注当底层 Claude 模型更换时（当前为 Claude 5 系列 Fable 5 / Mythos 5 接替 Opus 4.x），提示词、技能与 Agent 脚手架需要如何调整。它负责解释“为什么”和提供迁移清单，本身不构建内容；作者规范由 skill-writer / skill-review 执行，长任务由 loop-controller 执行，多智能体由 orchestrator 执行。核心观点是能力跃升意味着“删减而非增加”：为新模型编写的过度枚举、刚性模板与反懒惰提醒会反过来限制更强模型，迁移应以减法为主。内容涵盖授权卫生、长时运行 Agent、多智能体协调的模式目录，以及模型与 effort 分层、图像代理模型白名单、能力交接等主题。
Orchestrator 是面向 Claude Code 多智能体构建的协调技能，强调“契约优先”：先阅读计划/任务书，设计集成契约与文件归属，再并行派发各角色智能体，经 QA 门禁后交付。它本身不做实现，负责架构、契约和协调，适用于需要并行角色分工的中大型构建；单智能体或快速迭代场景不建议使用。
orchestrator-task-loop 是一个基于 Agent Teams 共享任务列表的外层编排循环技能。它由循环控制器 loop-controller 派生，负责把整块任务板上的所有任务驱动到“已完成且通过 TaskCompleted 校验门”的状态。每次监督扫描会读取任务板，为每个空闲的队友分配优先级最高、依赖已全部完成的任务，由队友在自己的上下文窗口中认领并执行；任务被标记完成时触发 TaskCompleted 校验，通过才计入完成，失败则回滚为待处理并附上失败反馈。循环以默认失败（default-FAIL）的全板谓词作为完成证明，并设置迭代上限、token 成本预算、三次无进展熔断、逐任务检查点提交和需人工介入（HITL）的阻塞任务上报等护栏。该技能依赖实验性的 Agent Teams 运行时，需设置 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1；若未设置则拒绝启动并回退到子代理或顺序执行路径。
Plan Builder 是一个面向多智能体并行构建流程的规划技能，用于将研究文档、Compass 产物、PRD 和对话式目标转化为编排器（orchestrator）可直接执行的结构化项目计划。它假定采用“契约优先”的多智能体构建模型：编排器并行派发角色智能体，各角色智能体读取 /contracts/ 中的机器可读契约，由 qe-agent 通过 qa-report.json 把关构建质量。该技能偏向详尽而非速度，若只是简单改动、无需计划，应直接进入实现。
skill-explorer 是一个用于技能发现与路由的入口技能，帮助用户在已积累的大量工具包（40 多个仓库技能及随会话加载的插件技能）中找到、回忆、理解并选择合适的技能。它只给出技能名称和一句说明，不会替用户调用被推荐的技能。适用于四类问题：回忆你忘记名字的技能、列出已有技能清单、解释某个技能的用途与触发场景、为某个任务推荐最合适的技能。它的核心原则是“只命名，不调用”，让用户看到推荐后自行决定并手动触发，避免把路由决策隐藏起来。使用时优先利用会话中已加载的技能描述，必要时再读取 SKILL.md 的元数据或正文。
skill-review 是一个用于审查 AI 技能（skill）质量的工具，支持两种模式：使用 --scope=all 对整个技能生态做批量扫描，使用 --scope=<skill-name> 对单个技能做深度审查。审查维度包括前置元数据（frontmatter）一致性、描述质量、渐进式披露（正文不超过 5000 词或 500 行）、指令清晰度、技能之间的协作关系、完整性与反模式，并支持触发测试和输出质量抽样。运行后会生成结构化 Markdown 报告和可供 skill-update 使用的 JSON 附属文件，用于生成修复计划。
这是一个用于 Kiro / SDD 工作流的入口技能：在创建新 spec、进入 kiro-discovery 或 kiro-spec-init，以及做需求化、规格化和 feature brief 之前先用它。它不把用户原始要求直接交给 kiro-* 系列技能，而是先通过 grill-with-docs 明确术语、边界与设计判断，沉淀 CONTEXT.md 和必要的 ADR，再生成 Kiro Handoff 交给 Kiro。
用于把内置的机器人智能体定义安装到 .cursor/agents 或 .claude/agents 的交互式技能。安装前必须先让用户选择目标目录，再确定性地复制六个内置智能体文件，并报告覆盖情况。
介绍 Anthropic 终端智能体编程工具 Claude Code 的技能指南，覆盖功能、安装与认证、斜杠命令、Agent Skills、MCP 服务器、hooks 与插件、企业部署、IDE 与 CI/CD 集成及排障等主题。
用于合并和整理大量 Claude Code 技能集合的技能，支持冲突解决与结构优化，适用于从多个来源组合技能、扁平化目录、保留元数据与生成文档。
用于在 Claude Code 技能集合中查找完全重复、近似重复和功能重叠技能的工具，适合批量下载后审计技能库或提交前查重，支持名称、语义与结构比对并生成报告。
The AI Counsel 的 API/MCP 接入说明：通过 MCP 的 10 个工具优先调用，提供议会多方审议与顾问人格辩论两种模式；MCP 不可用时可用 REST/curl 作为回退，适合脚本与自定义界面。
将代码仓库初始化为面向智能体的 harness-engineering 知识库，或把已有文档迁移到该结构。产出精简的 AGENTS.md、ARCHITECTURE.md、结构化 docs/ 目录，并通过校验脚本检查文档拓扑与链接。
用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能，提供技能结构、编写原则、渐进式披露设计与初始化、打包流程。用户想新建或改进能扩展 Claude 能力的技能时使用。
OpenClaw 技能（Agent Skills）开放格式的创建与结构规范工具，用于编写、组织与优化可跨 30 多个 AI 代理使用的 SKILL.md 技能，包含前置字段、加载层级、描述撰写与脚本设计等指南。
面向软件技术选型的资深工程师顾问技能，帮助用户选择、对比、审计技术栈并生成搭建方案。默认给出分层推荐，也可做单项对比、既有项目审计和脚手架计划，并把结果记录到文档中。
Hypothetical Walkthrough 是一个用于假设性系统推演的技能：当用户需要对某个系统进行假设性走查，以暴露其预期与实证之间的张力、摩擦、缺口或矛盾时使用。它按低、中、高三档投入度运行——低档给出简洁聚焦的端到端场景，中档使用代表性端到端场景揭示交互与转换，高档逐步模拟由智能体生成的用户故事，覆盖每个相关变更与反应。若未提供场景或用户故事，会先说明情境解释并询问是否继续；无法给出可支撑的解释时，会询问要模拟哪个场景或用户故事。目标系统或流程缺失或不清晰时，会先询问要追踪哪个系统或流程。只有在场景（或用户故事）与受测目标都明确后才开始走查。走查按有序、逐步的方式从入口追踪到完成，跟随各部分、参与者与状态如何交互，让目标与证据引导注意力而非固定清单。对每个适用步骤，维护分支局部绑定账本，记录字面指令及来源、消费字段及供给方、声明的守卫、赋值与输出变体、下一个消费者或首个不兼容点；对未回答的交互式提示视为类型化未知处理；对声明的调用展示精确调用方式与合约的成功、回退与错误输出变体。最后报告流程、系统或事务层面的摩擦、张力、矛盾与意外结果，每条发现给出证据、影响与具体验证检查，并在结尾提供处理、积压或讨论/拆分这些发现的选项。注意这只是模拟，不是被观测的端到端演示。
kev-modal-study 是 Kev 模型研究项目在 Modal 平台上的 GPU 研究工作流技能，用于通过 modal_app.py 启动、监控和拉取训练研究（studies）、未训练基座探针（base probe）、远程基准测试（benchmarks）以及新基座适配性检查（smoke_base）。该技能强调所有重度 GPU 任务都在 Modal 云端执行，不在本地训练大模型，并提供了计划文件校验、部署、启动、日志监控、结果拉取、锁定测试、轮次（rounds）编排与确认、全权重训练探针、检查点快照与镜像等一整套命令与注意事项。暂未提供独立的定价或平台支持说明，文中仅提及 Modal H100 约每小时 3.95 美元等成本估算。
Skill Creator 是一个用于创建和更新 Claude 技能（Skill）的指导型技能。它提供创建有效技能的完整方法论，包括技能结构说明、核心设计原则、渐进式披露设计模式以及从理解需求、规划内容、初始化、编辑到打包的完整创建流程。适用于用户希望创建新技能或更新现有技能以扩展 Claude 能力的场景。
implement-phase 是一个用于按草图计划实施待办阶段的技能：它先定位方案里第一个待完成的 todo 阶段，只做只读调研并与用户澄清问题，在用户明确批准前不修改任何代码、测试、配置或资源，批准后仅实现该阶段。
implement-next 是一个技能：在已拆分为子议题并配置原生依赖的 spec issue 下，按子议题顺序找到下一个可领取的工单，认领并实现它。支持指定数量与 --dry 预演，需配合仓库内的 issue-tracker、triage-labels 与 frontier 文档使用。
用于创建 Claude Agent SDK 应用的中文技能，引导从需求收集到项目初始化、SDK 安装、代码实现与验证的完整流程，支持 TypeScript 与 Python 两种语言。
为 Claude Code 插件开发技能，组织触发元数据、核心说明、脚本、参考文档和输出素材。