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 11-02 00:09
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phase-4-api 是 bkit-claude-code 工作流中的第四阶段技能，用于设计并实现后端 API，并采用 Zero Script QA（零脚本 QA）进行验证。该阶段覆盖 API 设计、API 实现与基于结构化日志的验证，产出 API 规范文档、API 实现代码（routes/controllers/services）以及 QA 结果文档。它遵循 PDCA 循环（Plan、Design、Do、Check、Act），并按项目级别区分应用方式：Starter 级别跳过此阶段，Dynamic 级别使用 bkend.ai BaaS，Enterprise 级别直接实现 API。技能还系统整理了 RESTful API 原则，包括六项核心原则、统一接口、HTTP 方法与状态码含义、统一响应格式、URL 设计规则、API 文档工具与设计检查清单。
ai-code-review 是一个严格代码审查技能，要求代理通过静态检查、测试、复杂度分析与设计质疑来验证代码质量。它定义了八步流程：先运行项目配置的 linter、类型检查、单元测试和构建等自动化质量门禁，失败即停止并报告；再评估圈复杂度、函数长度、嵌套深度、参数数量、认知负担与重复逻辑；随后检查边界条件、错误处理、副作用、安全与性能；评估新增行为的测试覆盖与测试质量；检查命名、关注点分离、API 设计、依赖方向与 SOLID 原则；主动挑战设计决策并要求论证；最后输出含 Blocking、Should fix、Nitpick、Questions、Positive observations 的分级审查摘要，并在工程师修改后复检。适用于审查 PR、diff、特定文件或功能实现，以及向用户交付代码前的自审。审查原则包括严格但不敌对、不做橡皮图章式批准、假设存在缺陷、倾向更简单方案、为阅读者而非写作者优化代码。具体支持的静态类型工具范围、平台限制和收费方式暂未提供。
该技能用于指导 AI 智能体在编写或修改代码时，统一应用一致且表意清晰的命名规范，覆盖变量、函数、类、文件、目录、数据库、API 端点、配置键、环境变量、常量、特性开关以及测试文件等各类代码产物。其核心目标是让代码库更易读、可搜索、具备自文档化能力。技能要求全部代码、注释、文档、提交信息和分支名使用英文；命名应描述性强、清晰优先于简短；同一概念使用同一名称；布尔值使用肯定式前缀（is、has、will、should、can、was）；避免非通用缩写；函数名以动词开头，类与变量使用名词；并按上下文采用 camelCase、PascalCase、UPPER_SNAKE_CASE、kebab-case、snake_case 等大小写风格。文件与文件夹统一使用小写 kebab-case，集合用复数名词，计数与度量带单位，接口不加 I 前缀，REST 端点用复数名词且不含动词，外键用 _id 后缀，时间戳用过去分词，布尔列用 is_/has_ 前缀。技能还给出命名决策流程与需避免的反模式，如单字母变量、匈牙利命名法、无意义前缀、不一致的复数形式、复制粘贴式命名和文件名含大写字母。
dev-planning 是一个面向软件开发流程的规划类技能，用于在正式编码前对齐技术方案、拆解开发任务并设计公共模块，以降低开发阶段的不确定性。它属于 yinhunfeixue/software_development_skills 技能集，依赖 review-base、git-workflow、coding-standards、ui-design、project-structure 等规范文件以及 task-breakdown 技能。该技能的主要流程包括：技术对齐（收集开发者技术倾向、给出最佳实践建议并确认方案）、UI 设计（仅 web 项目，按需出设计图）、任务拆解（输出任务清单和依赖关系表）、项目初始化（基础配置、依赖安装、生成 .gitignore 与 .env.example）、公共模块设计（输出接口规范、使用文档，web 项目含演示入口页面）、规范约定、写入文档、执行 review 与提交。最终产出确认后的技术方案、可独立开发和 review 的任务清单、公共模块清单及接口规范与文档。
Orca CLI 是 Orca 应用对外提供的命令行工具，用于操作由 Orca 管理的工作树（worktree）、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、工作树评论，以及 Orca 应用内嵌的浏览器。该技能本身是一个发现入口（discovery stub），并非完整使用指南；完整且与版本匹配的参考文档由 orca 二进制自身提供，可通过 `ORCA skills get orca-cli` 获取，以避免文档与实际运行的二进制版本产生偏差。当 Orca 正在运行的编辑器/运行时是事实来源时（例如 Orca 管理的工作树、文件夹上下文、终端、仓库、自动化、工作树评论和内嵌浏览器），应使用该 CLI；当 Orca 状态无关紧要时，使用普通 shell 工具即可。
该技能用于界定与审计领域模型边界，即限界上下文（Bounded Context）。当同一名词在不同系统部位含义不同、模型逐渐混乱、团队边界与代码边界不一致，或团队在争论“这是否应该拆成独立服务”时适用。技能强调限界上下文是概念性的模型边界，而非部署边界，它可以是模块、包、微服务或整个系统，关键是边界内每个术语只有一种含义、每条规则保持自洽。内容涵盖需要划分边界的信号、上下文与微服务的区别、边界命名建议、决策启发式以及常见反模式，并指向通用语言、上下文映射、子域划分等相关主题。
ddd-entity 是一个面向领域驱动设计（DDD）的技能，用于判断和建模“实体”（Entity）这一领域对象类型。实体的核心特征是“身份”而非属性：它的身份在属性变化和时间推移中保持稳定。该技能适用于需要对某事物进行长期跟踪的场景，如客户、订单、账户、货运、订阅等；也适用于两个属性完全相同但仍是不同事物的情形（例如两个都叫 John Smith 的客户并非同一人），以及具有生命周期（创建、修改、归档、删除）且同一概念实例在状态变化中持续存在的概念。技能同时给出不适用情形：若概念完全由属性描述且没有身份，应使用值对象；若所谓“身份”只是数据库自增 ID 且没有领域含义，可能实际是值对象；若概念只在单个聚合内部存在且从外部从不引用，可重新考虑是否需要单独建模。技能还说明了身份应被赋予（如 UUID、客户编号等业务标识或自然键）而非从属性推导，相等性按身份判断，实体应暴露行为而非仅数据，并列出常见反模式，如实体泛滥、贫血实体、用属性相等替代身份相等、把数据库自增 ID 当作领域身份。
这是一个用于将既有代码逐步重构为领域驱动设计（DDD）风格的技能。它的核心做法是：先识别代码中的“坏味道”，再明确目标模式，最后提出一系列保持行为不变的小步骤，按顺序执行。适用于用户已经意识到某段代码有问题、大致知道重构方向，或需要把遗留模块迁移到 DDD 模型的场景。技能给出了多种常见重构的步骤序列，包括：贫血模型→行为实体、基本类型偏执→值对象、上帝聚合→多个聚合、泄漏的仓储→领域仓储接口、大泥球→首个限界上下文。它强调每次重构只做一件事，每步都保持行为一致，步骤之间运行测试并提交；若没有测试，先编写特征测试。同时明确禁止将重构提交与功能提交混在一起，反对无增量里程碑的大爆炸式重写，反对为了“听起来像 DDD”而改名却不改变结构和职责。该技能不适合仅想评审代码（应改用 ddd-review）或从零开始新建领域模型（应改用 ddd-design）的情况。
Executing Plans 是一个用于按批次执行完整实施计划的技能。当合作方提供了一份完整的实施计划时，该技能会加载计划、进行批判性审查，并以受控批次的方式执行任务，在每批任务之间设置审查检查点。其核心原则是：分批执行，并在批次之间停下来等待架构师审查。执行开始时需声明正在使用该技能；若对计划有疑问或顾虑，应先向人类合作方提出，而不是直接开始。默认每批执行前 3 个任务，每个任务需标记进行中、严格按步骤执行、运行指定验证并标记完成。批次完成后展示实现内容和验证输出，并等待反馈。遇到阻塞、计划存在关键缺口、指令不清或验证反复失败时应立即停止并寻求帮助，不应猜测。
Systematic Debugging 是一个用于处理任何技术问题的四阶段调试框架，强调在提出修复方案之前必须先找到根本原因。它适用于测试失败、生产环境缺陷、异常行为、性能问题、构建失败和集成问题等场景。该框架包含四个必须依次完成的阶段：根本原因调查、模式分析、假设与测试、实施修复。核心原则是“没有根本原因调查就不修复”，并提供了红旗信号、常见借口对照表以及与其他技能（如 root-cause-tracing、test-driven-development）的集成方式。
用于在 sdlc-dev 的 Spec Pack 中执行 I1（实现计划）的技能，把 requirements/design 转成 {FEATURE_DIR}/implementation/plan.md，作为唯一执行清单与状态 SSOT，并为 I2 执行提供无歧义任务清单。
Melech Handoff 是一个用于发现和续接本地编码智能体会话记录（transcript）的技能，支持 Cursor、Claude Code、Codex、Gemini 等本地智能体。它提供 list 和 cont 两种模式：list 列出当前工作区最近的会话记录，cont 通过会话 ID 前缀或目标描述定位并继续某个会话。脚本只负责发现、列出和查找记录，智能检索与判断由智能体完成，无需把交接文件写入仓库，也无需用户手动复制记录路径。
结合 oclif 命令框架与 Ink 的 React 终端渲染，用于构建多命令、可交互的现代 CLI。涵盖命令路由、参数解析、插件架构、终端 UI、向导与测试等模式。
基于 Semantic Scholar API 的学术检索技能，用于搜索论文、查引用、找作者与获取推荐，采用四阶段结构化工作流，需通过 Python 脚本调用 s2.py 中的函数，支持布尔查询、筛选与多种导出格式。
只读监控 Bitflow HODLMM（DLMM）流动性仓位是否仍在活跃赚费区间的工具，通过链上 API 获取池状态与用户仓位信息，判断是否需再平衡，但不自动花费资金。
Chrome/浏览器扩展开发的综合指南，覆盖 WXT 框架、Manifest V3、Chrome API 与测试方法。适用于创建或修改浏览器扩展的场景，触发关键词包括「浏览器扩展」「Chrome 扩展」「browser extension」等。内容包含推荐技术栈（WXT、React/Vue/Svelte、TypeScript、Tailwind CSS、Vitest、Playwright）、WXT 快速开始命令、项目结构、主要 Chrome API 及所需权限、Manifest V3 限制与应对、权限变更注意事项，以及 Chrome API、Manifest V3、测试、发布、常见模式等参考文档索引和完成标准。
idasql-skills 的 IDA 类型系统技能，用于在 idasql 中创建、修改或应用结构体、联合体、枚举、typedef，并解析 C 声明；提供类型清单、成员与枚举值编辑、固定布局与间隙恢复等 SQL 接口参考。
coding-go 是一项面向 Go 1.23+ 的编程技能，帮助 AI 处理并发、模块化、错误处理、测试与泛型等 Go 开发任务，可用于代码生成、调试与优化。
面向 Nim 2.x 编程的 AI 技能，覆盖宏、模板、编译期执行、ARC/ORC 内存管理、FFI、Nimble 包管理与系统编程，用于生成、调试和优化 Nim 代码。
Hardhat 是以太坊开发环境，用于编译、测试和部署 Solidity 智能合约，支持本地链模拟、自动化测试与测试网部署，适合专业区块链开发者。
一个面向 Web 开发的根技能，用于搭建项目结构、选择工具链并做部署决策，例如前端选 React、后端选 Express，部署在 AWS 与 Heroku 之间取舍，帮助项目遵循可扩展与可维护的最佳实践。
web3-py 是一个用于通过 Web3 协议与以太坊区块链交互的 Python 库，支持以编程方式访问链上数据、智能合约和交易，适用于构建需要查询以太坊数据、部署合约或处理交易的 Python 应用。
规格驱动的实现编排技能：协调 spec-code、spec-review、spec-test 三个工作技能，从规格文件推进到创建 PR。自身不写代码、不评审、不写测试，只做委派与流程控制。
基于 jOOQ 的类型安全 SQL 模式技能，用于数据库查询、仓储层编写、复杂 SQL 操作及 PostgreSQL 特性，提供 Kotlin 示例，覆盖仓储结构、映射、连接、分页、聚合、批量、JSONB、Upsert、事务与自定义 SQL。