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 11-12 00:15
26,184 个结果
pai-load-policy 是一个用于 Physical AI Studio 的策略加载与校验技能。它通过 Runtime 的 InferenceModel 接口加载从 Studio 导出的策略目录或 Hub 快照，读取 manifest.json，自动识别已注册的 ONNX 或 OpenVINO 后端适配器，并支持固定 Hub revision 以保证可复现性。技能还包含在无硬件条件下运行一次代表性推理的冒烟验证流程，适合在调用 InferenceModel 或 from_pretrained 的加载阶段使用。
pai-run-policy 是 open-edge-platform/skills 中的一个技能，用于在机器人上运行已导出的 Physical AI（物理 AI）策略。它基于 RobotRuntime 与 physicalai run 命令，覆盖机器人、相机、PolicySource 或 TeleopSource 等组件如何连接，以及执行模式与回调的注册方式，适合把训练并导出的策略部署到真实机器人控制回路中运行。
pai-train-policy 是 Physical AI Studio 的技能，用于通过 CLI 或 Python API 训练、验证、测试和预测策略（Policy）。它基于 physicalai.train.Trainer，将 Policy 模型与 DataModule 数据模块组合，支持以 jsonargparse YAML 配置驱动的命令行流程（如 physicalai fit），也支持在脚本或笔记本中直接构造对象调用 fit、validate、test、predict。资料说明了配置组织方式、快速冒烟测试、断点续训与检查点评估方法，以及在出现形状或特征不一致、数据集下载停滞时的排查思路。
这是一个用于操作和排查 UAV Mission Compute SDK 的技能，面向 PX4 仿真、相机流传输（sim/USB/RealSense）、遥测、任务、计算机视觉和边缘 AI 演示。提供 SDK 初始化、基础设施验证、相机模式切换、遥测基准测试、远程 PX4 部署、AI 分析集成与故障排查等操作流程。
GSD Path 的决策阶段技能：依据已批准的意图与完整研究证据确定实现方向，并把已定选择记录到 SYNTHESIS.md。仅在用户已批准意图、研究阶段完成时使用。
GSD Path 的讨论侧车技能：在任意活跃里程碑阶段，围绕当前阶段产物进行有证据支撑的对话，并把逐字对话与答案记录保存到项目内。
一个按 LOOP.md 规格执行单次有界循环的技能：由确定性脚本 loop_run.py 掌控认领、验证与收尾等门禁，模型仅负责读规格、派发一个修复 worker 并反馈失败。仅在用户显式调用 $gsd-path-loop 时使用。
gsd-path-migrate 用于把 GSD Core 项目的上下文与未完成工作迁移到 GSD Path：先在干净 Git 基线上捕获未提交成果、检查宿主插件与钩子设置、用脚本生成并校验外部迁移包，再编写 IMPORT.md 工作映射，最后完成钩子切换与交接。
用于创建、撰写、构建和优化 GSD 技能的专家指导工具。适用于处理 SKILL.md 文件、编写新技能或改进现有技能的场景。
teach-oh 是一个项目初始化技能：探索代码库、询问项目战略与目标，并把持久化上下文写入 AGENTS.md。适合在启动新项目、AI 助手反复丢失上下文、接入新 AI 工具或战略目标发生重大变化时运行。
open-pr 是 autofix 链的第 4 步技能，用于把已修复的工作区改动提交、推送并创建草稿 PR，随后规范 PR 标签并把 issue 交回作者验证。
为代理 PR 流水线做一次性配置的技能，会检测仓库默认分支、校验脚本和 GitHub 标签，询问少量问题后写入 .ai/agentic.config.json，供同集合其他技能读取仓库专属设置。
该技能用于从会议记录中提取带负责人的行动项，并自动在 Jira 中创建任务。支持 Confluence 页面链接或直接粘贴文本，解析 @提及、姓名加动词、Action、TODO 等格式，查找 Jira 账户 ID 后创建任务。
eve 是一个以文件系统为核心的持久化后端 AI 智能体框架，智能体以磁盘目录形式存在，指令、技能、工具、连接、频道、子智能体和调度均为文件，由 eve 编译并运行。
NVIDIA Skill Finder 是一个用于发现、安装和使用 NVIDIA 相关技能的目录路由工具。当用户提出与 NVIDIA 产品、硬件、软件、SDK、驱动、安装配置或故障排查相关的请求时，即使用户没有明确要求技能，它也会检查 NVIDIA 技能目录，判断是否有合适的技能可以提供帮助。它把自身定位为稳定的 NVIDIA 能力检测器和目录路由器，而非外部技能触发文本的镜像，具体技能名称、描述和可用性以实时目录为准。该技能支持通过 npx skills add nvidia/skills --list 命令或 GitHub、build.nvidia.com、skills.sh.json 等目录来源进行查询，并按照置信度最多推荐三个技能，附带技能名称、匹配理由、安装命令和首个可用提示。安装前必须获得用户明确批准，不会擅自运行安装命令或更改智能体能力。
面向 Shopify 开发者的技能，用于构建嵌入 Shopify 后台的应用主界面（Polaris App Home）。提供 Polaris Web Components 组件、设计模式与模板，并规定先搜索文档、再写代码、最后校验的工作流程。
基于 Twilio ConversationRelay 构建 AI 语音代理的指南：Twilio 负责实时语音识别（ASR）与文本转语音（TTS），你的应用通过 WebSocket 接收文字转写、调用 LLM 并回传文本播放。
Vercel Connect 技能：通过 Vercel OIDC 令牌换取作用域受限的第三方服务令牌，代表应用或用户安全访问 Slack、GitHub、MCP 服务器、Snowflake 及通用 OAuth 服务。
MiniCPM5-1B 部署后端路由技能。它本身不直接启动推理服务，而是根据用户的硬件、模型格式与目标，从多个专用后端技能中选出唯一合适的一个，再调用该子技能完成部署。适用场景包括：把 MiniCPM5-1B checkpoint 部署为服务、启动交互式对话、或用 Python 脚本一次性生成。已列出的可选后端有 transformers、vLLM、SGLang、llama.cpp、Ollama、LM Studio、MLX，分别面向快速脚本、OpenAI 兼容服务、RadixAttention/前缀缓存、GGUF/CPU、macOS/Linux 本地运行、桌面 GUI、Apple Silicon 原生加速。使用前需明确三项输入：MODEL_PATH（HF id 或本地路径）、硬件（NVIDIA GPU / Apple Silicon / 仅 CPU）、目标（交互对话 / OpenAI 服务 / Python 脚本 / 基准测试）。部署完成后可用统一的 curl 请求做健康检查，请求体包含 chat_template_kwargs 的 enable_thinking=false。
使用 LLaMA-Factory 对 MiniCPM5-1B 进行微调的技能，支持通过 YAML 配置进行 SFT、DPO 及 WebUI 操作，适合希望以 llamafactory-cli 完成 LoRA 或全量微调的场景。
使用裸机 TRL + PEFT 微调 MiniCPM5-1B 的方案：通过自定义对话模板补丁实现仅对 assistant 内容计算损失，代码极简、无 YAML 配置，并给出训练、验证、LoRA 推理与合并步骤。
Auto Review 是面向提交前与发布前的结构化代码审查工具，默认使用 Codex 引擎（gpt-5.6-sol，高推理），账号无法访问时回退 gpt-5.6-terra；可选 Claude（claude-fable-5）或 Pi。审查结果仅供参考，需人工核实后再修改。
autoreview 是 openclaw-windows-node 仓库中的结构化代码审查技能，用于在提交或发布前做收尾检查。默认使用 Codex 引擎，可选 Claude 或 Pi，输出仅供参考，需人工核实。
12Agent 是一套面向中文长篇小说的多智能体创作体系，适用于新建长篇项目、搭建世界观与大纲、逐章写作、自动推进与读者反馈等长流程创作。不适用于短篇、诗歌、散文、翻译或非小说写作。