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 11-04 00:13
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这是一个软件开发生命周期（SDLC）的首阶段技能：将新的软件需求、缺陷报告、改进项、技术债或重构请求，整理为一份范围明确的意图工件（sdlc//intent.md），供后续规格与设计阶段使用。它不产出 spec.md、计划、任务或代码，只聚焦于澄清底层问题、期望结果、范围与非目标、受影响用户与系统、约束条件和可衡量成功指标，并区分「期望结果」与「建议方案」。对缺陷会描述实际行为、期望行为与影响；对技术债说明当前风险或成本；对功能说明能力及带来的结果；对重构说明必要性及须保持不变的行为。使用时通过交互式提问工具（如 Claude Code 的 AskUserQuestion）仅就实质影响意图的问题向用户确认，并附 2-4 个建议选项；非关键项记录合理假设而不阻塞。完成后请求人工评审，批准后连同工作项路径移交至 sdlc-create-spec。
sdlc-create-plan 是 SDLC 技能流程中的规划环节：它把已批准的意图文档（intent.md）与规格文档（spec.md）转化为一份按仓库实际情况制定、规模适度的可执行实施计划，输出为同一工作项目录下的 plan.md。该计划包含实现策略、受影响的组件、按依赖顺序排列且可独立验证的任务，以及验证标准、测试策略和可恢复的交接信息；其中不再另建独立的任务文档，也不会修改生产代码。
该技能用于软件开发生命周期（SDLC）中的规格编写阶段：把已批准的意图文档转换为具体、可测试的系统规格说明，只界定系统必须做什么，不涉及实现计划或生产代码修改。它读取已批准的 intent.md，并结合仓库中的说明、现有行为、接口、依赖与架构，输出同一工作项下的自包含 spec.md，保持范围不变。内容涵盖功能需求、非功能需求、接口与契约、输入输出、失败行为及可测试的验收标准，必要时使用 MUST、SHOULD、MAY 和 FR-1 等标识提升精确性与可追溯性，并列出正向、负向与失败场景，揭示冲突、缺失需求与假设。若意图不足以支撑可靠规格，应通过交互式提问工具分组询问，每个问题给出 2-4 个选项、推荐项在前；无此工具时改用纯文本。明确禁止生成任务、规定实现顺序、修改生产代码、扩大范围或创建 plan.md。规格评审批准后移交至 sdlc-create-plan 阶段。
该技能用于执行或恢复已批准的 SDLC 实施计划：读取已批准的 spec.md 与 plan.md，在代码库中按依赖顺序实现任务并补充相应测试，同时将任务状态、验证记录和简洁交接说明只维护在既有的 sdlc/plan.md 中。适用于规划完成后的编码实施阶段，也可作为中断后继续工作的入口；完成后移交 sdlc-validate-implementation 做独立验证。
这是一个用于软件开发生命周期（SDLC）的独立验收技能，位于实现阶段之后，用于对照已批准的意图、规格和计划文档，结合仓库证据与相关测试，独立验证某个 SDLC 工作项的实现是否合格。该技能不生成持久化验证产物，只返回 Passed、Failed 或 Blocked 三种简明结果，并附上证据、缺口、剩余工作和是否可进入最终人工审查的结论。它只更新既有 plan.md 中不准确的任务状态、验证记录与交接说明。
域信任关系攻击技能，用于多域/多林 Active Directory 环境下的跨域与跨林横向移动及权限提升。覆盖信任枚举、父子域提权（Golden Ticket + ExtraSid）、跨林攻击（SID History、MSSQL Trust Links）、单向信任利用与跨信任 ACL 滥用，适用于已获取子域 Domain Admin 或发现信任关系后的授权渗透测试场景。
这是一个用于代码审查的 AI 技能，核心是先判断被审查代码属于产品代码、库代码还是混合类型，再套用对应的审查标准。产品视角关注是否解决真实用户问题、能否更快发布可用版本验证需求、抽象与依赖是否有第二个真实用例支撑；库视角关注 API 长期合理性、向后兼容性、可扩展性，以及错误、默认值和扩展点是否被当作稳定的公共 API。此外还包含跨领域检查：错误是否类型化/结构化、依赖是否值得引入、默认值是否安全诚实、产品与库标准是否错配。输出要求先列问题（必须修复、考虑、开放问题），每条包含文件与行号、上下文相关原因和具体下一步，最后附简要总结。
code-review-russ-cox 是一个以 Russ Cox 视角审查代码变更或审计既有代码的技能，核心关注长期维护成本：代码是否应该存在、是否位于正确的抽象层、接缝是否最小、错误与日志是否规范、测试是否可靠，以及是否避免臃肿。它提供两种模式：变更审查（输入为 diff、PR、新功能或新依赖，执行四轮检查）和包审计（输入为既有代码，阅读完整目标及调用方样本，从六个维度评估，最后给出以删除为衡量标准的重构计划）。该技能强调先一句话说明代码解决的问题，并在既有代码库中先搜索已有原语，避免重复造轮子。
面向 Node.js、Express 与 Next.js API 路由的后端架构模式与最佳实践技能，涵盖 REST/GraphQL API 设计、仓储与服务分层、数据库查询优化、缓存、错误处理、鉴权、限流、后台任务与日志监控。
Rust 后端开发规范技能，配合设计文档用于从 0 到 1 搭建基于 Axum + SeaORM 的 Rust Web 项目，覆盖 REST API、JWT/Redis 认证、RBAC 权限、SeaORM 实体与统一响应等约定。
该技能可将任意 B2B 业务问题转化为完整的软件蓝图，输出一份 CLAUDE.md 文件，包含软件架构、数据库表结构与关系、按 MVP/第二阶段/第三阶段划分的功能拆解、技术栈推荐、分步实施计划、构建时间估算、部署策略、测试清单、交付与支持方案、时间线汇总、定价建议及 ROI 计算。适用于需要把客户业务问题翻译成技术规格、为非技术客户制作专业项目计划、给 Claude Code 提供结构化指令、估算项目范围与复杂度并展示技术方案的软件定制从业者。输入为用平实语言描述的业务问题与关键需求，输出为可直接作为项目指令文件使用的蓝图。
Tech Stack Decision Maker 是一个帮助软件项目选择技术栈的技能。用户描述项目需求后，它会给出前端、后端、数据库、托管等具体技术推荐，并附上每项选择的理由、Claude Code 构建提示词、部署策略、成本明细和替代方案。它面向需要向客户自信推荐技术方案的软件开发者，默认推荐 Next.js + Supabase + Vercel + Tailwind 这一现代、AI 友好、低成本且可扩展的组合，并给出从项目初始化到部署的完整步骤。
该技能用于在开始需要与当前工作区隔离的功能开发或执行实现计划前，创建隔离的 Git worktree。它通过系统化的目录选择与安全校验流程，确保工作区隔离可靠：按优先级确定 worktree 父目录（已有目录 > AGENTS.md 偏好 > 询问用户），自动检测并运行项目初始化命令，并在开始前验证测试基线是否干净。适用于需要并行处理多个分支、避免污染当前工作区的开发场景。
Sealos App Builder 是一个用于构建、适配和文档化 Sealos Desktop 应用的技能。它帮助开发者将普通 Web 应用改造成可在 Sealos Desktop 内运行的应用，或从零搭建新的 Sealos 应用。核心工作包括 SDK 初始化、会话访问、语言同步、业务数据集成、通过 Desktop 测试应用进行本地调试，以及发布准备。该技能强调简单、可教学、便于初学者理解和扩展的实现方式，并提供了 React 与 Vue 的起步模板以及多份参考文档。
系统化调试是一套用于处理 bug、测试失败或异常行为的调试方法论技能。其核心原则是：在提出任何修复方案之前，必须先找到根本原因，只修症状视为失败。该技能适用于测试失败、生产环境 bug、异常行为、性能问题、构建失败、集成问题等各类技术问题，尤其在时间紧迫、问题看似简单、已尝试多种修复或上一次修复无效时更应使用。流程分为四个阶段：根因调查、模式分析、假设与验证、实施，每个阶段必须完成才能进入下一阶段。技能还提供根因追踪、纵深防御、基于条件的等待等辅助技术，并与测试驱动开发、完成前验证等相关技能配合使用。
global-standards 是一个面向项目全局编码规范与约定的技能，适用于跨语言、跨框架的代码库。它在编写代码、做架构决策、新人上手、代码评审、重构和搭建新功能时提供统一标准，涵盖编码风格、注释规范、错误处理、输入校验、技术栈一致性和项目约定六大领域。核心原则包括清晰命名、DRY、单一职责、最小必要注释、面向用户的友好报错、客户端与服务端双侧校验、优先复用现有工具并保持架构一致。技能通过按需加载 references 目录下的参考文件（如 coding-style.md、commenting.md、error-handling.md、validation.md、tech-stack.md、conventions.md）提供详细指引，并可与 code-review、dead-code-removal、debugging、dependency-management 等技能配合使用。具体安装命令与价格信息暂未提供。
gitreset 是一个在用户输入 gitreset 时触发的技能，用于执行 git reset --soft HEAD~1 命令，将最近一次提交回退为暂存状态。
Deep Dive Analysis 是一个 AI 驱动的系统性代码库分析技能，将机械式结构提取与 Claude 的语义理解相结合，生成涵盖代码 WHAT（结构、函数、类）、WHY（业务目的、设计决策）、HOW（依赖、契约、流程）以及变更后果（副作用、失败模式）的文档。它支持 Python、Java、JavaScript、TypeScript、SQL、PL/SQL、Rust 等语言，通过脚本进行结构提取、依赖映射、符号使用查找和文件关键性分类，再由 Claude 进行模式识别、红旗识别、数据流追踪和契约文档化。该技能还包含文档维护（链接校验、索引更新）和代码注释质量分析与重写功能，适用于陌生代码库分析、项目上手、代码审查和文档生成等场景。
python-packaging 是一项关于 Python 打包的实用技能，帮助开发者基于 pyproject.toml 构建 wheel 与 sdist 并发布到 PyPI 或私有仓库。资料覆盖触发场景（打包 Python 库、选择 src 或扁平布局、配置动态版本、构建 CLI 入口点、发版等），核心概念包括包结构（src 布局与扁平布局）、包元数据、分发格式（.whl 与 .tar.gz）、现代打包标准（PEP 517/518、PEP 621、PEP 660）以及构建后端（setuptools、hatchling、flit、poetry）和分发渠道（PyPI、TestPyPI、私有仓库）。资料给出了最小包结构、最小 pyproject.toml、源布局配置、包结构模式、动态版本配置等代码示例；并说明了构建与发布流程：安装 build 与 twine、执行 python -m build 构建分发、twine check 校验、先在 TestPyPI 上传验证再发布 PyPI、使用 API token 的 .pypirc 配置，以及可编辑安装与隔离环境测试安装方法。还列出依赖版本约束写法、最佳实践与发布检查清单。
这是一个用于生成、编写和更新 Mermaid 架构图的技能，适用于在 docs/architecture/ 目录下创建架构图、流程图、时序图、ER 图、类图或状态图。它支持原生 Mermaid 图在 Markdown 阅读器中直接渲染，也可通过 Mermaid CLI 导出 PNG/SVG 图片。技能强调结构化、高对比度与生产可用的图表输出，并提供存储目录约定、图表类型选择指南、语法验证与错误恢复流程、脚本工具以及设计文档模板。适用于系统架构、微服务拓扑、API 交互、数据模型与部署文档等场景。
用于更新 Agenta 项目 API 参考文档的技能：从生产环境下载最新的 OpenAPI 规范，替换本地文件，并通过 docusaurus-plugin-openapi-docs 重新生成 Docusaurus API 文档页面与侧边栏。
Mex（mex-agent）为 AI 编程智能体提供持久化项目记忆与确定性代码图谱：把代码映射为结构化 Markdown 维基，并让每次编码会话从架构上下文开始，而非重新扫描整个仓库。
code-refine 是一个用于代码精炼的 AI 技能，属于 alexandru/skills 技能集合。它在 code-refinements 技能制定的约束、简单性与参数化三重视角下，对用户指定范围内的代码进行经过验证且保持行为不变的修改。该技能适用于用户要求精炼某段代码、待提交改动、分支或拉取请求等场景；未指定范围时，默认使用当前已暂存与未暂存的 diff（含未跟踪源文件）。若无代码可精炼则停止。整个过程强调以重构方式去除复杂度，同时严格遵守行为不变、公开 API 不变、测试不缩减等不变量，并通过相关测试验证每次修改。
arch-api 是 OpenClaw 的 API 架构技能，用于设计、文档化与实现 REST API，覆盖版本控制、HATEOAS、认证模式、OpenAPI 规范与网关模式，帮助构建可扩展、安全且符合标准的接口。