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 11-13 00:15
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WorkOS AuthKit 与 Next.js App Router（13 及以上）的集成技能，要求服务端渲染。该技能提供一套分步流程：先获取 SDK 官方 README 作为权威依据，再校验项目结构与环境变量，安装 SDK，定位 app/ 目录，按 Next.js 版本选择 middleware.ts 或 proxy.ts，创建回调路由，在 layout 中包裹 AuthKitProvider，最后完成 UI 集成与验证。技能还包含常见错误恢复指引，例如 cookies 在请求作用域外调用、middleware 文件位置错误、Next.js 16 同时存在 middleware 与 proxy 文件等。
xberg-extracting-with-ocr 是 Xberg 的 OCR 提取技能，用于从扫描 PDF、拍照页面或无文本层图片中识别文字，支持强制 OCR、语言包选择、多种识别后端与配置项。
面向 Perfex CRM 代码库开发的核心 API 技能，讲解 options、hooks、CI 加载器与认证辅助函数等 Perfex 自有抽象的正确用法，并指出常见陷阱，如 get_option 不接受默认值参数、钩子参数数量需显式声明等。
codex-review 是一个跨模型对抗式审查技能：由 Claude 产出计划或代码，交由 Codex 以只读方式审查，通过自动 VERDICT 循环（最多 3 轮）产生结构化 issues 清单，利用异质模型捕捉同模型自审易遗漏的问题，默认模型 gpt-5.4，可用 --model 切换。
assess-complexity 是一个用于评估任务复杂度的技能，通过自动化代码库分析，在开始实现工作之前判断任务是否就绪、是否需要拆分。它从代码行数、时间估算、涉及文件数、依赖数量、未知因素、横切关注点和风险等级七个维度进行 1-5 分打分，汇总后得出复杂度等级（Trivial、Simple、Moderate、Complex、Very Complex），并据此给出是否继续实现或先拆解为子任务的建议。适用于实现前评估、大型任务拆分决策、工作量估算、识别高风险区域以及按复杂度分数规划迭代工作。
CQRS（命令查询职责分离）模式技能，用于将读写模型分离，以优化数据访问。适用于读多写少、读写扩展需求不同、事件溯源、同一数据需要多种读模型表示，以及领域模型复杂但读取需求简单的场景。不适用于简单 CRUD 应用、处处要求强一致性、数据集小且查询简单的场景。该技能提供命令与处理器、命令总线、写模型聚合、查询处理器、读模型、投影、FastAPI 集成等代码示例，并给出关键决策建议与禁止的反模式。
面向第三方 API 与 LLM 集成的专家型技能，覆盖认证、错误处理、限流与重试。重点介绍 Auth.js v5、GPT-5 模型编排、Stripe SDK v13+、边缘运行与弹性模式。属于开发集成实践指导，非可运行库。
Go Specialist 是一个 Go 语言顾问型技能，定位为咨询与建议，而非直接实现代码。它回答 Go 最佳实践与惯用法问题，提供用于说明模式的代码示例（仅作文档用途），推荐 Go 代码结构组织方式，建议测试策略，就 go vet、golangci-lint、gofmt 等工具给出建议，审查现有代码并提出改进意见，解释 goroutine、channel、interface、错误处理等概念，并可读取文件了解上下文、探索仓库以确认改动符合仓库模式。它不会实现代码、不会在未明确要求时写文件、也不会执行测试。其内容涵盖惯用 Go 原则、显式错误处理与错误包装、并发模式（sync/atomic、xsync/v4、channel 协调）、使用 testify 的 require 断言与表驱动测试、HTTP 中间件与依赖注入、标准包结构、函数式选项模式，以及推荐技术栈（如 uber/fx、uber/zap、prometheus/client_golang、gorm、riverqueue/river、franz-go、cobra、viper、Charm 生态 TUI 库）和质量门禁（正确性、回归预防、安全、质量、性能）与常用工具命令。
基于 agent-browser 与 SharePoint REST API 自动化 SharePoint/OneDrive 操作，可列出、下载、上传文件，用 CAML 查询过滤并搜索，借助浏览器会话完成认证，无需管理 OAuth 令牌。
GitHub Standards 是 0xmassi/claude-skills 中提供的一套 GitHub 仓库与工作流规范，整理了来自 22 个以上生产仓库的约定。该技能覆盖提交前敏感数据扫描、提交信息格式、Pull Request 模板与规则、分支命名、仓库初始化必备文件、.gitignore 基线、README 要求、语义化版本与标签、CI/CD 基线配置、代码审查清单、供应链加固以及 GitHub 仓库设置建议。它适合在创建仓库、提交代码、发起 PR、搭建 CI、创建分支、编写 README 等场景中作为参考规范使用。
go-strict 是一套面向 Go 语言的编码规范、整洁代码与安全规则集合，内容从两个生产环境 Go 服务中提取。该技能适用于编写、审查或重构 Go 代码时参考，覆盖错误处理（使用 %w 包装错误）、包组织（internal/ 私有、pkg/ 可复用）、并发安全、HTTP 处理模式、命名约定、日志、上下文与错误传递、安全规则，以及 Go 各版本新特性与漏洞检查清单。资料给出了大量代码示例，包括错误包装、类型化错误、优雅关闭、RWMutex 双重检查锁、Gin 中间件链与输入校验、结构化日志、errors.Is/As 判断等。规范中还包含若干版本相关能力说明，如 log/slog、math/rand/v2、os.Root、Go 1.26 特性等，以及不得公开 /debug/pprof 的安全提示。具体安装与使用方式，资料中暂未提供。
javascript-strict 是一套从生产环境 Node.js 服务（非 TypeScript）中提取的 JavaScript 严格规范与规则集，作为 0xmassi/claude-skills 中的一个技能提供。它主要用于在编写、审查或重构纯 JavaScript（Node.js）代码时，强制落实代码整洁性与安全性要求。其内容以编号规则（JS-01 至 JS-25）的形式组织，覆盖变量声明、错误处理、异步模式、模块与类设计、JSDoc 文档、性能优化以及安全防护等维度，每项规则通常给出反面示例与推荐写法对照，并附有一份可逐项核对的漏洞检查清单。该规范强调 const/let 替代 var、避免吞掉错误并为日志添加上下文、使用有界重试、优先 async/await 与可取消的 fetch、使用 crypto.randomBytes 生成令牌、以环境变量管理密钥、不直接使用 eval/innerHTML 等具体实践，同时给出了 Node.js 运行时目标（如 Node 24 LTS）及标准库替代第三方依赖的建议。适合以纯 JavaScript 维护 Node.js 服务的开发者、评审者作为编码与检查依据。
这是一个面向代码审查（Code Review）的技能，汇集了审查清单、PR 审查模式、反馈技巧与审查自动化实践。它按逻辑正确性、安全性、性能、可读性与可维护性、测试等类别提供检查项，并给出建设性反馈原则与带前缀的评论标记（如 [nit]、[issue]、[praise]）。同时涵盖 PR 规模建议、审查速度与周转规范、自动化审查工具（GitHub Actions、Danger.js、CodeRabbit、SonarQube 等）、安全审查要点（OWASP Top 10、认证审查）、性能审查模式（N+1 查询、内存泄漏、React 不必要渲染）、数据库迁移审查、常见反模式、按 PR 类型划分的审查模板、CODEOWNERS 代码所有权、结对审查与异步审查的取舍，以及请求修改与带评论批准的判断标准。适用于开发者、审查者和团队在提交或评审代码、制定审查流程时参考。
github-review-pr 是一个用于分析 GitHub Pull Request 并生成结构化审查报告的技能。它通过 gh CLI 获取 PR 的标题、状态、作者、分支、提交、文件变更、增删行数、评论与审查记录等数据，并据此输出涵盖 PR 概要、变更概览、提交分析、审查状态、代码审查等内容的报告。适用于在批准或请求修改前审查 PR、快速了解大型 PR、汇总审查状态与未解决评论等场景。该技能不会修改 PR 状态，也不用于撰写 PR 描述、合并或评论 PR、检查重复 issue。
这是一个面向软件项目的领域驱动设计（DDD）架构规范指南，用于定义分层架构与严格的分层边界。它规定依赖必须向内流动，即表现层→应用层→领域层←基础设施层，并给出领域层、应用层、基础设施层、表现层各自的职责与约束：领域层零框架依赖，仅含实体、值对象、仓储接口、聚合与领域事件；应用层负责编排用例、状态管理与映射；基础设施层实现适配器、DTO 与技术细节；表现层只做 UI。文档还涵盖战术模式（仓储模式、领域服务、事件驱动流程）、项目结构与命名约定、别名导入规则，以及奥卡姆剃刀原则，并强调跨层导入或领域层非法字段访问的 TypeScript 错误属于架构违规，应修正设计而非抑制错误。
该技能用于将 PRD（产品需求文档，支持 Markdown 文件或纯文本）转换为 ralph-tui 可执行的 prd.json 任务文件。它会从 PRD 中提取质量门禁、解析用户故事、将质量门禁追加到每个故事的验收标准中，并设置故事之间的依赖关系，最终生成可供 ralph-tui run --prd <path> 使用的 JSON。该技能随 ralph-tui 的 JSON 追踪器插件一同提供，适用于需要把需求文档拆解成可由智能体逐轮执行的原子任务的开发流程。
gh-search-commits 是 GitHub CLI 中用于跨仓库搜索提交历史的技能，基于 gh search commits 命令。它提供按作者、提交者、日期、哈希、父哈希、树哈希以及合并提交等条件过滤提交的语法，支持在指定仓库、组织或可见性范围内搜索提交信息关键词。该技能重点说明了排除语法（否定查询）必须使用 -- 分隔符，并区分了标志语法与查询语法：正向过滤可用标志，涉及排除或复杂布尔逻辑时必须使用带 -- 的查询语法，且两者不可混用。还涵盖日期比较运算符、引号规则、JSON 输出字段、排序与结果数量限制，以及 PowerShell 下的特殊处理。适用于查找某作者的提交、按关键词搜索提交信息、按日期范围筛选、定位合并提交、排除机器人提交等场景。使用前需安装并认证 GitHub CLI。
该技能用于通过 GitHub CLI 的 gh search issues 命令跨仓库或组织搜索 GitHub issue，支持按标签、状态、指派人、作者、评论数等条件过滤，并可选择包含 pull request。技能强调区分跨仓库搜索（gh search issues）与当前仓库列表（gh issue list），并详细说明排除语法、查询限定符、比较运算符、JSON 输出等用法。
gh-search-prs 是一个基于 GitHub CLI 的技能，用于跨仓库或组织搜索 GitHub 拉取请求（PR）。它通过 gh search prs 命令提供 PR 专属过滤语法，支持按草稿状态、合并状态、审查状态、CI 检查、作者、标签、日期、互动量等条件筛选，并支持 JSON 输出与浏览器打开。该技能强调与仅针对当前仓库的 gh pr list 区分使用，适用于跨仓库、跨组织的复杂 PR 检索场景。
这是一个面向 AI 助手（Skill）的强制性规范，用于指导在涉及 GitHub CLI（gh）搜索时正确加载并使用配套技能，避免生成错误的搜索命令。该技能本身不是可直接运行的工具，而是一套“协议说明”：当用户消息提到在 GitHub 上搜索、查找代码/issue/PR/commit/repo、使用 gh search 命令或 GitHub CLI 查询、安装与排查 gh CLI 等情况时，必须调用对应的 gh-cli-search 技能。其核心动机是 GitHub CLI 搜索语法存在诸多陷阱，例如排除条件前必须使用的 -- 标志、跨平台的引号规则、PowerShell 转义差异等，凭记忆构造命令容易出错。资料还列出了可用的子技能：gh-search-code、gh-search-commits、gh-search-issues、gh-search-prs、gh-search-repos、gh-cli-setup。资料强调该要求不可选、不可协商，需每次使用。关于具体收费、价格、平台支持范围等信息，资料未提供。
该技能用于对未提交的 Git 变更进行高信噪比审查，覆盖正确性、可维护性与项目规范一致性，并在安全范围内直接修复问题，随后生成可独立回滚的原子提交计划。工作流程包括：检查变更范围（git status、git diff）、按优先级审查（正确性与回归、安全与密钥泄露、架构与项目模式违规、行为变更缺少测试、可读性）、应用修复、运行校验（lint、测试、类型检查等）、构建提交计划、在获得批准后执行提交并汇报结果。提交信息要求使用祈使语气、主题简洁（目标不超过 50 字符）、必要时补充说明原因的正文。输出按严重程度分组呈现审查发现，并列出已应用修复、校验结果、提交计划与执行结果。
该技能面向使用 Unity（C#）开发实时多人游戏的场景，目标平台同时覆盖移动端（iOS/Android）与 WebGL2 浏览器，通过 WebSocket 传输连接 Colyseus 或 Nakama 游戏服务器。内容涵盖服务器框架选型决策、WebGL2 硬性限制（无法使用原始 TCP/UDP、C# 线程与自建服务器）、WebSocket 库对比、按游戏类型选择架构模式（客户端预测、快照插值、确定性锁步、请求-响应等），并提供 Colyseus 与 Nakama 的服务端与 Unity 客户端快速上手代码、性能优化清单以及 Docker 部署要点。
Good PR 是一项帮助贡献者撰写和审查拉取请求（Pull Request）的技能，目标是让维护者真正愿意合并这些 PR。它的所有指导原则都来自对真实维护者痛点的反向总结——把会被关闭的贡献与能被合并的贡献区分开来。该技能强调：维护者必须为自己合并的每一行代码负责，因此贡献者的职责是让维护者的工作更轻松，而不是更困难，也就是要拿出证据证明改动正确，而非仅仅声明正确。技能提供了一份清单，涵盖复现步骤、视觉证据、符合项目风格的代码、能证明修复有效的测试、范围收敛且安全的改动、以及独立的 PR 描述等维度，并列举了常见的反模式。它还提供了配套的参考文档（PR 模板、示例、视觉证据指南、审查清单）和脚本（check-visual-evidence.py、check-pr-readiness.py），支持在提交前做自动化就绪性检查。适用于向开源项目或他人维护的代码库提交 PR、准备 PR 描述、自查改动质量以及审查他人 PR 等场景。
Migration Planner 是一个面向遗留系统或单体应用迁移规划的 AI 技能，采用 Strangler Fig（绞杀者模式）产出基于证据的迁移计划。它只做规划，不写实现代码：先对源码仓库做只读深度分析（结构、入口点、配置、依赖、领域边界、风险与安全债），再设计接缝与门面、按领域输出迁移计划与合并路线图，随后通过 write-specs 生成 Draft SPEC、经用户批准后由 create-issues 创建 Epic 与切片 Issue，最后交给 orchestrator 执行。默认目标栈为 .NET（Web 前端 Blazor WebAssembly、桌面/移动 .NET MAUI、后端 ASP.NET Core），但目标语言/栈由用户决定，用户选择非 .NET 时同样会做调研。支持三种模式：原地现代化、重写到新仓库、仅分析。所有面向用户的提问与确认使用葡萄牙语（pt-BR），内部推理与文档使用英语。