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 10-18 00:12
36,867 个结果
Roblox Monetization 是一份面向 Roblox 游戏与体验开发的变现指南，系统讲解如何通过 Game Passes（游戏通行证）、Developer Products（开发者产品）、UGC 虚拟形象物品以及 Premium Payouts（高级会员分成）合法赚取 Robux。内容同时覆盖 Creator Hub 后台配置与 Lua 脚本实现，适合开发者与设计师参考。指南包含各变现系统的用途、是否可重复购买、最低价格等速查信息，并给出服务端脚本示例、ProcessReceipt 处理规则、UGC 上架流程与分成比例、购买状态同步客户端的方法，以及 DevEx（Robux 兑换真实货币）的资格条件与步骤，最后列出常见错误及修复方式。
codex-review 是一个面向提交前代码审查的技能，集成 Codex AI，可在代码提交前提供专业审查，并自动生成 CHANGELOG。它适用于提交前的代码检查、自动生成变更日志以及大规模重构的审查场景。安装方式为 npx skills add -g BenedictKing/codex-review。使用时需确保已安装 Codex CLI，且仅在宿主环境暴露 /codex-review 时使用；需固定仓库、base 与 head 并直接检查净差异，审查结果应给出确切的触发点、位置与证据。生成的 CHANGELOG 必须与实际差异一致，不得改写无关的发布历史。该技能为建议性工具，不能替代合并批准，也不应替代针对具体环境的验证、测试或专家审查；在将私有源码发送至外部前需确认提供方、数据与成本范围，且不会隐式执行提交、推送或发布。
Grind Until Pass 是一个让 AI 编程智能体持续自主迭代的技能：它会反复执行「修复 → 运行 → 检查 → 重复」的循环，直到测试全部通过、构建成功或 lint 检查干净为止。使用时先定义一个决定成败的目标命令（如 npm test、npm run build、npm run lint、npx tsc --noEmit，或它们的组合），然后运行该命令并捕获输出；若失败则分析错误、定位根因并做最小修复，再重新运行，直到通过后停止并汇报修复内容与迭代次数。循环规则包括：最多迭代 10 次，超过则停止并报告阻塞点；一次只修一个问题；不删除测试；不使用 @ts-ignore、eslint-disable 或 any 等抑制错误；若错误数量不降反升则停止重新评估。适用于大型重构后多个测试失败、依赖升级引入类型错误、合并分支产生冲突等场景。还可通过 .cursor/hooks.json 中的 Cursor hook 在智能体回合结束后自动重跑测试并在失败时发送后续消息。该技能更适合测试套件运行较快的项目，并建议使用 --bail 或 --fail-fast 加快迭代；它擅长机械式修复，但若需要设计层面的改动仍需人工指导。
Systematic Debugging 是一套结构化的调试方法论技能，旨在帮助开发者用系统化流程替代随机改代码的调试方式。其核心流程包括五个步骤：复现（可靠地重现问题，记录环境与预期/实际行为）、隔离（通过二分查找、git bisect、按层排查缩小问题范围）、提出假设（形成具体可验证的假设）、验证假设（用最小测试证明或推翻假设）、修复并验证（应用最小修复、确认原问题消失、检查回归并补充测试）。该技能还提供调试工具对照表（如“以前能用”用 git bisect、“只在生产环境失败”对比环境变量等）以及常见 Bug 模式清单（差一错误、空值/未定义、竞态条件、过期闭包、类型强制转换、缺少 await、环境不一致）。适用于需要定位和修复代码缺陷的开发场景。
该技能用于构建高性能的 gRPC 服务，基于 Protocol Buffers 定义服务契约，支持一元调用、客户端流、服务端流和双向流四种通信模式。适用于需要高性能的微服务构建、内部服务间 API、实时双向通信、带宽受限环境优化以及多语言服务架构等场景。技能文档包含协议缓冲区服务定义、Node.js gRPC 服务器实现、Python gRPC 服务器（grpcio）和客户端实现等参考指南，并给出最佳实践建议，包括清晰的消息与服务命名、使用 gRPC 状态码处理错误、添加元数据用于日志与追踪、对 protobuf 定义进行版本管理、对大数据集使用流式传输、实现超时与截止时间、监控 gRPC 指标；同时提醒不要将 gRPC 用于浏览器客户端（应使用 gRPC-Web）、不要在 proto 定义中暴露敏感数据、不要创建过深嵌套消息、不要忽略错误状态码、不要发送未压缩的大负载、生产环境不要跳过 TLS 安全配置。
write-plan 是一个只做规划的 AI 技能，用于为复杂或高风险变更生成详细、可直接执行的实施方案，本身不编写代码。它会先加载与任务相关的项目上下文（如 docs/SUMMARY.md 与代码标准文档），再在 docs/.plans/YYMMDD-HHmm-<plan-slug>/ 目录下创建 SUMMARY.md 与按阶段拆分的 phase-XX-<name>.md 文件，必要时附加 research/ 目录。规划流程包括澄清需求、定义策略与阶段、按需研究、撰写计划产物、评审与细化，最后交由用户确认，并可移交给 execute-plan 执行。每个阶段需包含明确目标、复杂度与风险等级（S、M、L、XL）、有序任务、验证命令、可观察的验收标准与退出条件；计划强调最小可行变更、可恢复性与自包含性，使新的智能体仅凭计划文件夹即可继续工作。该技能要求使用输入/提问工具澄清歧义，不自动实施代码变更，仅在用户选择后可生成可选的计划可视化。
该技能介绍如何用 attackcti、mitreattack-python 与 stix2 查询 MITRE ATT&CK 数据，将 APT 组织的 TTP 映射为 ATT&CK Navigator 图层，并生成多层热力图叠加，用于检测缺口分析与威胁情报报告。
用于评审计划、设计或拟议变更是否已可开工，仅做分析、不具编辑权限。要求先给出目标与需求依据并逐条落到证据，按概率×影响排序输出发现与修复项，最后给出唯一结论；可选的更新仅在用户明确要求或确认后执行。
用于底层 CPU 分析的硬件性能计数器技能：指导用 perf stat -e 采集 PMU 事件、通过 PAPI 库做可移植计数器访问、解读缓存未命中率与分支预测错误率、计算 IPC，并用 perf annotate 关联到源码行。
Retro Diffusion 是付费的像素画生成 API，可从文本或参考图生成真正的像素画精灵、图块集与动画，适合 2D 游戏美术与快速原型。需在官网注册并购买积分获取 API Key，每次调用按模型与风格扣费。
用于编写、修复、扩展和审查 SAP Fiori Elements 应用 OPA5 集成测试的技能，覆盖 OData V4（sap.fe.test）与 V2（fioriElementsTestLibrary）两套测试库，提供版本识别、journey 结构、测试端点、mock server 配置及常见反模式指引。不适用于 freestyle UI5 应用。
该技能介绍 .NET 应用中使用 Microsoft.Extensions.Configuration 的配置模式，涵盖配置提供程序、强类型绑定、启动时验证与最佳实践。内容包括基础 Options 绑定、Data Annotations 验证、IValidateOptions 复杂验证、带依赖的验证器、命名选项、Options 生命周期（IOptions/IOptionsSnapshot/IOptionsMonitor）、PostConfigure 后配置，以及完整生产级设置类示例，并列出应避免的反模式。
该技能介绍如何在 Android 应用中使用 androidx.credentials 库实现 Restore Credentials（恢复凭据）功能。它允许使用或集成 Credential Manager 的应用在新设备恢复应用时静默登录用户，且独立于应用的主要认证方式（密码、通行密钥、联合登录），无需修改现有登录流程的 UI。技能聚焦于 Android 客户端集成，不涉及服务端加密验证逻辑，并提醒开发者仍需自行实现后端。
Payment Gateway Integration 是一套用于对接主流支付网关（Stripe、PayPal、Square）的实践指南型技能，面向需要在后端系统实现支付处理的开发者。该技能覆盖支付处理、订阅管理、Webhook 处理、PCI 合规与错误场景处理，并强调跨不同后端框架的通用做法。内容以参考指南形式提供 Python/Flask 与 Node.js/Express 的 Stripe 集成、PayPal 集成以及订阅管理等具体实现方向。
zig-best-practices 是一个面向 Zig 语言开发的技能（Skill），适用于读取或编写 Zig 文件（.zig、build.zig、build.zig.zon）的场景。它遵循类型优先、函数式与错误处理模式，仅覆盖 Zig 特有的惯用法。内容涵盖类型系统模式（如用带标签联合表示互斥状态、显式错误集、领域 ID 的独立类型、编译期校验）、内存管理（显式传递分配器、defer/errdefer 清理、arena 分配器、测试中使用 std.testing.allocator）、关键约定（优先 const、切片、comptime T: type、穷尽 switch、作用域日志、较大内聚文件）以及高级主题（泛型容器、C 互操作、内存泄漏调试）和工具（zigdoc、ziglint）。
Appwrite .NET SDK 技能，用于在服务端 C#/.NET 应用（含 ASP.NET、Blazor）中集成 Appwrite，涵盖用户、数据库、存储、团队、函数与 SSR 认证。
Conformetry 生成器用于按模板脚手架化代码，而不是手写。模板本身既是生成依据，也是实例的合规标准，因此手写模板已描述的代码会从一开始就不合规。生成器通过 Nx 插件或命令行宿主调用，两条路径在输入要求、默认输出位置和提示行为上存在差异。生成会无条件覆盖目标路径，没有存在性检查、跳过、合并或冲突检测，因此不能指向已有工作成果的路径。命令行宿主默认输出到 generated/<generator-name>，Nx 路径会按项目、模块或生成器自身目录解析目标。生成后应检查合规性，并在生成文件内部实现，不要另建并行结构。
这是一个面向 Go 语言开发的技能包，来源为 saisudhir14/claude-skills 下的 golang 技能。它用于在编写、审查或重构 Go 代码时提供生产环境最佳实践，内容覆盖错误处理、并发、命名、测试、性能、代码审查、lint、项目布局与安全等主题，并标注已针对 Go 1.25 更新。该技能聚合了子技能（skills/go-error-handling、go-concurrency、go-testing、go-performance、go-code-review、go-linting、go-project-layout、go-security）以及 references/ 下的深入参考资料，核心理念是把可读性放在首位，并依次强调清晰、简单、简洁、可维护和一致性。整体属于以规范与清单形式呈现的 Go 编码知识库，适合作为 Go 项目开发与评审时的参考。
用于配置 conformetry 生成器并编写其渲染模板的技能。生成器由名称、模板文件夹和渲染输入组成，模板同时作为实例的合规标准。涵盖配置文件字段、实例分组、输入校验、Mustache 占位符与命名变体、阈值解析及 Nx 同步等用法与限制。
Repo Research Analyst 是一个用于理解新代码库的仓库研究分析技能。它系统性地分析仓库结构、架构模式、项目约定与文档，覆盖架构与结构分析、GitHub Issue 模式分析、文档与指南审查、模板发现以及代码库模式搜索等核心领域。该技能通过读取 README、CONTRIBUTING、ARCHITECTURE、CLAUDE.md 等关键文档，检测技术栈，搜索代码与测试模式，最终生成一份结构化的研究交接文档（repo-research-<repo-name>.md），供后续规划、贡献或实现使用。
这是一个多视角代码审查工作流技能，通过并行调用多个专业审查代理（critic、plan-reviewer）分别从代码质量、架构一致性、变更影响等角度进行审查，再由 review-agent 汇总生成最终审查结论。支持完整审查、快速审查、安全聚焦和 PR 审查等模式，输出包含 APPROVE、REQUEST_CHANGES、NEEDS_DISCUSSION 三种裁决及按优先级排列的行动项。
一份关于微服务架构设计、实现与维护的提示词指南，涵盖服务拆分、通信模式、数据管理、部署策略与可观测性，适合设计新架构、拆分单体、搭建 API 网关与服务网格等场景。
该技能用于对恶意软件的命令与控制（C2）通信进行协议逆向分析，覆盖 HTTP/HTTPS、DNS、自定义 TCP/UDP、ICMP、WebSocket、云服务、邮件等通道，识别信标模式、命令结构与数据编码，并生成网络检测签名。
基于 AST 的结构化代码搜索与重构工具，通过 ast-grep MCP 实现，能按语法匹配函数调用、导入、类定义等模式，并可做替换重构与变量重命名。