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 10-20 00:13
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Device Tree（设备树）技能面向 Linux 硬件描述，帮助代理编写与理解设备树源码（DTS/DTSI）。内容涵盖 DTS 语法、binding 绑定、phandle 引用、overlay 叠加，以及内核 OF（Open Firmware）层如何把硬件描述解析为 platform_device 实例，并可用于排查 OF 平台探测（probe）失败问题。适合在新增板级 .dts 或片段 overlay、理解 compatible/reg/interrupts/clocks 等属性、将硬件与内核平台设备模型交叉核对时使用。技能提供 DTS 结构示例、关键属性说明表、phandle 写法、内核解析流程、编译与查看命令（dtc、/proc/device-tree、/sys/firmware/devicetree/base/）、configfs 运行时 overlay 应用方式，以及常见问题排查表（驱动未绑定、MMIO 错误、中断不触发、probe 延迟循环、overlay 失败）。
面向 C#/.NET 后端开发的技能，用于构建生产级 API、MCP 服务器与企业后端，涵盖依赖注入、Redis 缓存、EF Core/Dapper 数据访问、测试与可观测性等现代实践。
ooo 是 Ouroboros 规范优先开发工作流技能：先用苏格拉底式访谈澄清需求，结合实时 git 数据（提交、变更热点、贡献者）降低歧义，冻结为 seed 规范，再由 spec-kit 生成执行计划，通过 cli-anything 的 CLI 工具链执行并验证，支持持续循环与漂移度量。
Alchemy 是 Darkmatter 为 TypeScript/Effect 应用提供的部署基础设施技能，用 Effect 程序声明云资源并提供本地开发、部署与调试流程，覆盖 Cloudflare、AWS 等资源。
Encore Go 密钥管理技能：通过包级 secrets 结构体声明并读取 API 密钥、凭据等加密的环境级机密，支持按环境类型设置值与本地覆盖。
Next.js Developer 是一个面向 Next.js 14+ 应用开发的技能，专注于 App Router、服务端组件（Server Components）与服务端操作（Server Actions）的全栈实现。它提供架构规划、路由实现、数据层搭建、性能优化与部署的完整工作流，并强调性能与 SEO 表现。该技能内置 App Router、服务端组件、服务端操作、数据获取、部署等主题的参考指南，按上下文加载。其约束要求使用 app/ 目录而非 Pages Router，默认保持服务端组件，仅在需要交互的叶子边界添加 'use client'，使用原生 fetch 并显式声明缓存与重验证选项，通过 generateMetadata 处理 SEO，使用 next/image 优化图片，并在异步路由段添加 loading.tsx 与 error.tsx。适用于构建 Next.js 14+ 全栈应用、配置路由处理器、实现中间件等场景。
该技能用于在动手写代码之前，为多步骤任务编写实施方案。它面向未接触过该代码库或需求说明的工程师，把已确定的决策（涉及文件、名称与签名、需求中的取值、验证每项任务的测试）写成一份可直接执行的小步任务计划，遵循 DRY、YAGNI、TDD 和频繁提交。计划默认保存到 docs/superpowers/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md。
ln-641-pattern-analyzer 是一个 L3 Worker 技能，用于对单一架构模式实现进行审计，依据最佳实践计算合规性、完整性、质量和实现四项评分，并识别差距与问题。
用于创建生产级 FastAPI 项目的技能，涵盖异步模式、依赖注入、中间件与错误处理，适合从零搭建高性能 Python API、微服务及配合 PostgreSQL、MongoDB 的异步应用。
面向 vmark 所见即所得开发的 Tiptap 编辑器 API 模式技能，说明何时使用 Tiptap 高层 API、何时直接访问 ProseMirror，并记录 vmark 中的已知问题与处理方式。
GitHub Explorer 是一个对 GitHub 项目做深度分析的 Skill，当用户提到某个仓库或项目名并想了解它时触发。它通过多源采集 README、Issues、Commits 和社区讨论，按固定模板输出结构化报告。
用于根据 Conventional Commits v1.0.0 规范生成提交信息，并提交已暂存的改动。仅在创建提交或用户调用 /commit 时使用；不会自动执行 git add，由用户决定暂存哪些文件。
SwiftData 是 Apple 原生的持久化框架，基于 Core Data 构建，专为 SwiftUI 设计。它使用 @Model 宏定义数据模型类，通过声明式 @Query 实现响应式 UI 集成，支持 @Relationship 关系宏、ModelContext 数据操作、CloudKit 同步以及 iOS 26+ 新特性。该技能面向使用 SwiftData 进行 iOS 开发的场景，涵盖模型定义、关系管理、查询、迁移、性能优化与 CloudKit 集成等主题。要求 iOS 17+、Swift 5.9+，目标 iOS 26+。
add-dataverse 是微软 Power Platform Skills 中的一个技能，用于向 Power Apps 代码应用添加 Dataverse 表，并自动生成 TypeScript 模型与服务。它也可以创建新的 Dataverse 表。适用于需要将 Power Apps 代码应用连接到 Dataverse 数据源的场景。该技能提供从规划、API 认证、审查现有表、创建表、添加数据源、审查生成文件到构建的完整工作流，并附带多个参考文档，涵盖 Picklist 字段、虚拟字段、查找、文件/图像列、API 认证、表管理及数据架构等关键细节。
通过 Mintlify REST API 以编程方式管理文档站点，可触发构建部署、查询站点元数据、管理预览部署，需使用 API Key 认证。
用于生成 REST API 端点的 Claude 技能，帮助按规范结构创建接口，包含输入校验、错误处理与类型定义，适用于新建 API 路由、端点或后端服务。
用于生成 OpenAPI/Swagger 规范、编写开发者指南并维护 API 文档的工作流，覆盖接口发现、规范编写、代码示例、交互式文档与文档站点等阶段。
一个面向代码库的多轮重构清理技能，将清理工作拆分为 8 个专注不同质量问题的专家子代理。适用于技术债清理、发布前质量扫查、季度代码卫生等场景，不适用于窄范围修改、新功能开发或紧急修复。
用于构建高性能异步 Python API 的技能，聚焦 FastAPI 与 Pydantic V2。可创建 REST 端点、定义校验模型、实现异步数据库操作、JWT 认证、WebSocket 与性能优化，并配合 pytest 与 httpx 编写异步测试。
executing-plans 是 superpowers 技能集中的一个开发执行技能，用于在当前会话中由执行者本人逐任务执行实现计划，而非为每个任务派发独立的实现子智能体与审查子智能体。它适用于人类伙伴选择内联执行、或运行环境没有子智能体工具的情况。核心原则是：计划已经完成了思考，执行者只需严格照做，用亲眼看到先失败后通过的测试证明每一步，并留下能抵抗自身遗忘的记录（ledger 账本）。该技能强调连续执行、不停顿询问、以裁决（Ruling）代替停滞，并规定只有四类情况才允许停下询问：不可逆或破坏性操作、安全敏感操作、工作树之外的副作用、以及计划彻底损坏。任务完成后进行一次整分支的最终审查，Critical/Important 问题进入一次性修复，Minor 问题记入账本。
用于在 Spring Boot 应用中设计、审查和改进校验的技能，涵盖请求 DTO 的 Bean Validation、控制器上的 @Valid/@Validated、创建/更新校验分组、自定义约束注解与校验器，以及统一的 400 校验失败响应。
用于设计、审查或改进 Micronaut REST API 的技能，涵盖 @Controller 路由、HTTP 状态码、DTO、Bean Validation、异常处理、分页、OpenAPI 契约、安全注解、幂等键、ETag 与缓存控制等。
该技能用于在 Micronaut 项目中进行数据访问开发，围绕 Micronaut Data 提供实体映射、仓库接口、查询、事务、分页、投影与乐观锁等模式指南。它覆盖 @MappedEntity、@Id、@GeneratedValue、@MappedProperty 等列映射注解，CrudRepository/PageableRepository 仓库接口，派生查询方法与带命名参数的 @Query，@Singleton 服务上的 @Transactional（含只读场景），Page/Pageable 分页，DTO/接口投影，@Version 乐观锁，以及基于 @MicronautTest、TestPropertyProvider 和 Testcontainers 的集成测试。技能强调在持久化改动前先编译、改动后执行完整验证，并在目标不明确、缺少上下文或与项目约束冲突时先停止并询问。
ln-642-layer-boundary-auditor 是一个 L3 Worker 技能，用于审计软件架构的层边界违规。它读取项目的 architecture.md 以发现层结构，检测 I/O 代码出现在基础设施层之外等层违规，并检查跨层一致性问题，包括事务边界（commit/rollback 归属）、会话归属（依赖注入与本地创建）以及模式覆盖（如所有 HTTP 调用是否使用客户端抽象）。该技能还检测错误处理重复，并将违规列表返回给协调器。它支持全局和领域感知两种扫描模式，可输出带评分和违规详情的 Markdown 审计报告。