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 11-14 00:15
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openspec-new-change 是一个用于启动 OpenSpec 变更的实验性技能，采用制品驱动（artifact-driven）工作流。当用户希望以结构化方式创建新功能、修复或修改时使用。它会引导用户描述要构建或修复的内容，据此推导出 kebab-case 格式的变更名称，确定工作流 schema，创建变更目录，展示制品状态，并输出第一个制品的模板与上下文，随后停止等待用户指示。该技能强调在未理解用户意图前不得继续，且不会在展示第一个制品模板之前创建任何制品。
openspec-onboard 是 OpenSpec 的引导式入门技能，通过一次完整的真实工作流循环，带用户在代码库中边做边学。它先检查 OpenSpec 是否已初始化，然后从代码库中挑选一个小型真实任务，依次演示探索、创建变更、编写提案、规格、设计、任务、实现与归档等阶段，并在关键节点暂停等待用户确认。适合首次接触 OpenSpec、希望快速理解其变更管理流程的开发者。
openspec-sync-specs 是一个由智能体驱动的技能，用于将某个变更（change）中的增量规格（delta specs）同步到主规格（main specs），且不归档该变更。它读取 openspec/changes/<name>/specs/*/spec.md 中的增量规格文件，识别其中的 ADDED、MODIFIED、REMOVED、RENAMED 需求区块，然后智能地合并到 openspec/specs/<capability>/spec.md 主规格中。该技能支持部分更新，例如只添加新场景而无需复制已有场景，并会保留增量中未提及的现有内容。若未提供变更名称，会通过 openspec list --json 列出可用变更并让用户选择，不会自动猜测。适用于需要在不归档变更的前提下，将变更意图应用到主规格的场景。
openspec-to-beads 是一个工作流编排技能，用于把 OpenSpec 规划产物转换为 Beads 可执行工单，保持可追踪性并主动发现实现缺口。OpenSpec 定义要构建什么，Beads 跟踪执行状态。
openspec-verify-change 是一个用于在归档变更前验证实现是否与变更工件（规格、任务、设计）一致的技能。它通过读取 OpenSpec 变更目录中的任务清单、增量规格和设计文档，从完整性、正确性、一致性三个维度检查实现情况，并生成带优先级（CRITICAL/WARNING/SUGGESTION）的验证报告。适用于使用 OpenSpec 工作流、希望在归档前确认实现完整、正确且连贯的场景。
面向 Drizzle ORM 的方言感知约定技能，用于安全编写和审查查询、写入与事务边界。强调将数据范围与不变量交给数据库，优先使用内置查询构建器而非原始 SQL，并把原始结果视为不可信。
gcpr 是一个技能别名，仅用于在用户显式调用“/gcpr”或“$gcpr”时，指向并委托给 git-commit-push-realtime 技能。它本身不包含独立的 Git 操作逻辑，也不重新实现、概括或弱化被委托技能的工作流。使用前需先定位已安装的 git-commit-push-realtime 技能，完整阅读其 SKILL.md 并严格遵循其中的共享工作流；若该规范技能不可用，则应在执行任何 Git 命令前停止，并提示需要同时安装 git-commit-push-realtime。
git-commit-realtime 是一个在实现过程中持续创建本地检查点提交的技能：每个检查点对应一个完整、可验证的成果，并形成一条 Conventional Commit，但不会推送到远程。
gh-stack 是 Cherry Studio 仓库中的技能文档，说明如何使用 GitHub CLI 的 gh stack 扩展管理线性依赖的分支栈与堆叠式拉取请求（PR）。内容涵盖前置检查（gh 安装、登录状态、扩展安装）、栈模型（从主干到上层分支的线性依赖链）、非交互式的安全命令（init、add、view --json、push、rebase、sync、checkout、link 等）、多远程仓库时指定 --remote、退出码 2/3/9 的含义与处理方式，以及 Cherry 仓库自下而上创建合规 PR、修改下层分支后 rebase upstack 并重新验证的工作流。它本身不安装为独立技能，而是随仓库技能目录同步发现。
这是一个面向团队协作 PR 审阅场景的辅助技能。当队友在你的开放 PR 上留下审阅意见时，它逐条对照代码核实评论中的主张，由人类决定每条意见是修复、反驳、推迟还是自行回复，再把需修复的条目转交给 /fix-findings，起草反驳回复，并在项目 sidecar 中留存记录。它不自行决策、不发布或回复评论、不直接修改代码，仅支持 GitHub 且需人工在场，属于人工介入的侧路流程。
pstack-architect 是一个用于 Pstack 接口或模块设计的技能，强调“调用者优先”的草图设计，并依据选定的设计形状进行实现。它通过分阶段流程工作：先对涉及的系统建立架构理解（Ground），再借助 /pstack-arena 生成至少两个结构不同的候选设计并综合（Sketch），默认直接进入实现，也可选择人工确认（Agree），然后按草图实现（Implement），当架构出现系统性摩擦时则废弃草图重新设计（Scrap）。该技能要求先写调用方用法再推导类型草图，输出包含类型与签名、模块映射以及设计理由。
pstack-how 是 christofferbergj/agent-skills 中的一项技能，用于回答 Pstack 代码如何运作的问题：既可做代码走查、解释子系统行为，也可解答模块位置与归属问题。它面向“X 是如何工作的”这类问题，产出达到资深工程师刚接手子系统时所需的架构级说明，帮助读者建立可用的心智模型，而不会写成逐行注释式的源码复述。技能采用只读探索：简单问题由单个解释者一次探索并解释；复杂问题先按 2 至 4 个角度并行探索，再由解释者汇总。输出按概览、关键概念、运作方式、代码分布、注意事项等分段呈现，并可调用 /domain-modeling 读取项目配置制品，还可用 /pstack-swarm 并行执行探索者与解释者。
pstack-no-comments 是面向 Pstack 代码评审流程的技能，用于审查代码注释，重点处理不必要的叙述性注释和可能掩盖代码问题的抑制注释。它通过 /pstack-swarm 启动 Comment Sicko 子代理，以调用方文件或代码差异为范围，结合仓库注释规范进行审查，随后对子代理报告和差异逐项甄别，拒绝应用代码改动、范围逃逸、受异常保护的删除、错误标注 MUST KILL 理由等情形，并检查遗漏的作用域 lint 与 TypeScript 抑制。技能会直接修复简单问题，必要时调用 /pstack-architect 做草图，再按最小根因原则实施修复，最后汇总删除数、恢复注释、修复项和未决事项。适用于代码审查与注释治理，能否执行取决于 Pstack 相关命令和仓库约定是否可用。
该技能是一条调试原则：当两个或更多共享同一前提的修复在同一个校验环节失败时，应怀疑前提本身，而不是继续修改。技能要求先把这一前提写成一句话，再设计能区分真假的观察来直接检验它；若证据与前提矛盾，就转向寻找失败共同点中前提未预测到的原因，若证据支持前提，则继续追问下一层“为什么”。它强调用证据判断、检查失败分布、让检查可重复运行，并优先移除导致问题的条件而非事后补偿。适用于反复修复同一问题仍未通过测试或校验的开发调试场景。
pstack-principle-boundary-discipline 是一项面向 AI 编码代理的技能，用于指导边界纪律：把校验、类型收窄与错误处理集中在系统边界（CLI 参数、配置文件、外部 API、网络协议），内部代码无条件信任类型，不重复校验。业务逻辑以纯函数承载，框架与适配层保持轻薄机械，使核心逻辑可脱离框架测试，避免校验散落带来的噪声、冗余与虚假安全感。技能提供明确规则：在边界解析原始数据为领域类型并返回错误；跨边界只暴露领域概念，不泄露传输、存储、框架或线上格式类型；纯函数承担解析、提示词构造、评分评估等转换。还给出两条自检问题：当前数据是否正跨越系统边界，若不是则校验冗余；该逻辑能否抽为纯函数由外壳调用。模块与接口设计可参考 /codebase-design，术语与所有权变更可参考 /domain-modeling。具体安装方式与运行要求暂未提供。
这是一个用于调试场景的智能体技能，核心原则是修复根因而非症状。它主张在调试时，将每个症状追溯到系统第一次出错的位置并在那里修复。技能强调：症状只是错误状态变得可见的地方，根因才是系统第一次做了不该做的事、或未能处理本应处理的状态之处。仅修复症状会掩盖证据，让故障在其他地方再次浮现，并使代码因未命名的变通方案而更难推理。该技能提供了一套调试模式：先复现问题；在每一步追问“为什么”，直到答案指向代码中的错误决策而非前一步的后果；卡住时通过插桩读取真实错误与状态而非猜测；判断触发症状的状态是否合法，若合法则处理该状态的代码即根因，若不合法则需找到产生该状态的地方；对仅在重启后出现的失败优先怀疑持久化状态；检查同类故障的所有实例并一并修复；若变通方案需要长篇注释才能自圆其说，说明代码本身有误；若关键事实需要深挖才能发现，应提出一个廉价且常开的信号以便第一时间暴露问题。
这是一项面向 AI 智能体的技能，核心是“基础性思考”：在编写逻辑之前，先确定核心类型与数据结构，安排脚手架与功能工作的先后顺序，并思考并发参与者共享状态的风险。它强调以数据结构为先、结构层面的 DRY、显式优于取巧、脚手架先行、先删减后奠基，以及以小而单一的提交推进。该技能适用于编码前的结构决策阶段，帮助保护选择权并降低后续返工。资料未提供具体安装命令、平台支持或收费信息。
该技能名为“Laziness Protocol（懒惰协议）”，用于在重构、评估代码差异规模，或想要新增抽象、分层、信号传递时提供约束。其核心主张是偏向删除代码，并采用能解决问题的最小改动。资料给出的两条原则为：一是合并决策，不要在多个地方重复同一个选择，应将其放到单一事实来源之后，并以简单标志传递结果；二是最小化差异，用最小的改动解决问题，更少的代码行优于“优雅”的样板代码。该技能属于面向编码代理的技能条目，具体安装方式、运行环境、平台支持、收费情况等资料暂未提供。
该技能用于在审查或调整难以追踪的代码时，降低读者的理解负担。它主张可维护性的核心是读者理解代码所需付出的工作，并沿两个独立维度衡量：需要追踪的层数（问题与答案之间的间接层级）和需要记住的状态（隐藏或可变的上下文）。LOC、圈复杂度和“整洁架构”只是代理指标，真正重要的是读者负担。技能建议折叠只有一个调用者的包装器、没有第二实现的适配器以及从未需要的推测性间接层，将其内联；让相邻层改变抽象，消除仅重复相同方法与参数的直通层；要求接口压缩，避免宽接口同时暴露表面与实现；缩小状态作用域，优先纯函数、局部变量、字段、模块状态而非全局，并尽量派生而非同步；在边界处命名不变量，让读者只学一次。在新增层或状态前，应自问它是否至少等量减少了别处的读者负担。检验标准是：新读者能否在30秒内回答“X 从哪来”和“什么能改变 X”，若不能，就削减层或状态。
该技能用于在编写有状态逻辑时，把真实业务领域编码成合适的数据结构，从而减少代码分支、避免分散的条件判断。资料建议根据场景选用状态机、类型化模型、映射表、注册表、查找表、可辨识联合、reducer 或命令/事件模型等结构，让非法状态无法表示，并删除多余分支。它还提醒不要强行抽象：如果现有结构已经清晰、局部且不太可能扩展，就优先保留简单直白的代码；对于只增加间接层、却不能减少分支、重复规则、非法状态或生命周期风险的抽象，应保持怀疑。当工作涉及术语、领域关系、不变式或所有权时，可调用 /domain-modeling 来梳理并统一项目规范文档。
该技能名称意为“以结果为导向的执行”，属于一套智能体技能中的原则条目。它主张在计划内的重写与迁移过程中，以最终目标架构的一致性为核心，而不是为了让每个中间状态都保持平稳而编写兼容层，因为这类兼容代码容易演变为长期技术债。它要求在明确划定的阶段边界上验证正确性，允许在已声明、已限定范围且可回滚的前提下出现中间态破坏。资料同时给出关键护栏：仅用于有明确阶段边界的计划性重写与迁移；需声明何处可以接受临时破坏；涉及新旧契约并存的迁移时，调用配套的迁移原则并设置验证单元闸门；迁移中仍需对实际改动区域保留高信号检查；计划完成时必须通过完整的静态检查与运行时验证。该内容为原则性指导，未提供安装命令、代码示例或具体工具接口。
这是一个面向 AI 编程智能体的技能（skill），用于在把新需求集成进现有设计时，从第一性原理出发重新设计，而不是把改动生硬地叠加到旧结构上。技能要求先阅读所有受影响文件并理解当前设计，再追问：如果从零开始、把新需求当作基础假设来写，会构建成什么样；随后把变化传播到类型、文档、示例和设计理由等每一处引用，先想清整体重构，再增量交付。它的核心用途是保留设计的可选价值，避免补丁式累积。该技能属于方法或提示词类技能，具体安装与调用方式暂未提供，仅说明了在模块与接口推理时可调用 /codebase-design，在术语、关系或归属变更时可调用 /domain-modeling。
这是一个面向 AI 编码代理的并发设计原则技能，核心思路是“先分离，再串行化”。当多个并发执行者可能写入同一文件、分支、键或状态对象时，应先判断它们是否真的需要共享同一个可变对象；若不需要，就彻底消除共享，让每个执行者拥有自己的文件、键、分支或状态目录，仅在读取或汇报边界做合并。只有当共享写目标本身是真实不变量时，才通过锁文件、顺序阶段、单写者角色或原子比较交换等结构性机制强制串行化。该技能强调：口头约定和规范不是并发控制，共享可变状态会导致间歇性、难复现、调试成本高的竞态条件。适用场景包括并行代理写文件、多分支推送、共享 API 定义与消费等。
该技能用于多步骤工作（批量替换、迁移、重复性编辑）以及提交与 PR 的堆叠方式：把工作拆成以可检查状态收尾的小单元，每个单元通过声明的检查后才继续下一步。配套的分支/PR 顺序以“先失败测试、再修复”等可复现的证明顺序呈现，使评审者能逐单元复核。