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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Superwall Paywall Editor 是一个通过命令行界面（CLI）驱动 Superwall 付费墙浏览器编辑器的技能。付费墙在浏览器编辑器中构建，编辑器通过经过身份验证的中继暴露其工具，该技能从 CLI 驱动这一中继（与 MCP 网关使用完全相同的接口），因此调用的每个工具都在用户打开的实时浏览器会话中运行。适用于构建、编辑或审查 Superwall 付费墙、引导流程或 web2app 流程，以及用户粘贴配对码要求接管编辑的场景。使用流程为：先向用户索取编辑器 UI 中显示的配对码，通过 scripts/sw-editor.sh attach <pairing-code> 附加会话，再用 scripts/sw-editor.sh tools 发现当前可用工具，最后用 scripts/sw-editor.sh call <tool-name> --args '<json>' 调用工具，完成后执行 release 释放会话。工具集由浏览器端定义，会随版本变化，因此不应凭记忆假设工具名称或签名。
Svix Quickstart 是一个用于快速接入 Svix Webhook 的入门技能，目标是让项目尽快发出第一条 Webhook 消息。它覆盖从获取 API Key、安装对应语言 SDK、按客户创建 Application、发送 Message，到通过 App Portal 或 Endpoint API 订阅端点并验证投递的完整流程。该技能强调根据项目实际语言推断 SDK、不要硬编码密钥、使用 uid 作为客户标识，并建议在编写代码前对照官方文档确认语法。适用于首次为项目添加 Svix、需要发送第一条 Webhook 或基于 Svix API 做原型验证的场景；对于多租户路由、接收第三方 Webhook、嵌入门户等复杂集成，则建议先做架构设计。
该技能将命令行界面（CLI）的设计与开发工作建立在 clig.dev 发布的《Command Line Interface Guidelines》之上。clig.dev 是由 Aanand Prasad、Ben Firshman、Carl Tashian 和 Eva Parish 维护的开源指南，用现代“以人为本”的理念更新了传统 UNIX 原则。技能以站点地图加分区参考文件的形式镜像该指南结构，并指示在引用规则前先获取权威源，以便建议跟随上游变化。适用于设计、实现、评审、规格编写、QA 和讨论等涉及 CLI 表面的工作，例如标志命名、默认值、参数形态、stdout/stderr、帮助文本、错误处理、Ctrl-C、危险操作确认、TTY 检测、NO_COLOR、--no-input、退出码、信号处理、分页器等。技能不覆盖全屏终端程序（如 vim、emacs、ncurses TUI），也与语言和框架无关。
Kyro（sprint-forge）是一个自适应冲刺工作流技能，用于迭代式项目执行。它不同于一次性预生成全部计划的刚性规划器，而是先对项目或问题进行深度分析，再逐个生成冲刺。每个冲刺都基于上一个冲刺的回顾、建议和累积债务，使计划随执行情况不断调整。该技能包含三种模式：INIT（分析项目、生成发现、创建路线图、搭建文档目录、生成重入提示）、SPRINT（基于路线图、上一冲刺和债务生成并可选执行下一个冲刺）、STATUS（报告已完成冲刺、累积债务、指标和下一冲刺预览）。核心规则包括：冲刺逐个生成、阶段为建议而非硬性约束、回顾是正式输入、技术债务永不消失、路线图是活文档、语言无关、上下文持久化。技能采用模块化资产架构，工作流、辅助工具和模板分别放在 assets/modes、assets/helpers、assets/templates 目录中。它通过重入提示实现跨会话上下文恢复，并支持将执行中的纠正记录为持久规则。该技能适用于任何语言、框架或项目类型的迭代开发与重构工作。
advise 是一个交互式对话引导技能，用于在用户自己动手实现任务时提供分步指导。它适合已经了解技术栈、但需要针对当前任务获得引导的场景，让用户保留实现控制权，同时降低出错概率。使用时可通过 /advise 001 引导处理某个 issue，也可指定项目或起始阶段。与 /implement（由 AI 写代码、速度快）和 /teach（偏概念学习、节奏较慢）不同，advise 由用户编写代码，AI 负责解释每一步做什么、回答疑问、在用户说“done”后检查工作并推进到下一步。
complete 是 taylorhuston/local-life-manager 技能集中的一个任务收尾命令，用于在实现工作全部完成后进行最终验证、文档更新、代码审查、提交并自动合并到 develop 分支。它适用于所有实现已完成、准备定稿的场景。执行时会检查 PLAN.md 的阶段完成情况，验证规格符合度（包括验收场景覆盖、成功指标、范围外约束和代理约束），更新规格状态标记与项目文档，更新 CHANGELOG 和 WORKLOG，设置 issue 状态为 complete，创建最终提交，运行代码审查与安全审计，最后以 --no-ff 方式合并到 develop 并清理特性分支。遵循 GitFlow 模式：feature/* 自动合并到 develop，develop 到 main 需要 PR。
git-sync 是一个用于批量同步多个 Git 仓库的技能，主要面向 my-life 顶层仓库及 spaces/ 目录下的项目。它通过 Python 脚本提供状态检查、拉取、推送和克隆缺失仓库等操作，并生成结构化报告。该技能会校验顶层仓库的分支状态、未提交更改和远程同步情况，同时检查索引与文件系统之间的一致性：确认索引中每个项目在 spaces/ 下存在且远程地址匹配，并发现 spaces/ 中未列入索引的仓库，可通过 --suggest-additions 生成 YAML 建议。报告使用符号标记分支状态，如已同步、落后、领先、分叉、仅本地、未索引、脏状态和错误。安全方面，它从不强制推送、不自动提交，拉取前先 fetch，仅允许快进合并，并跳过有未提交更改的分支。使用时需在 my-life 仓库根目录运行脚本，支持 --check、--pull、--push、--clone、--json 和 --suggest-additions 等参数。
implement 是 local-life-manager 技能集中的实现执行命令，用于按 PLAN.md 中定义的阶段逐步编写代码。它在 spaces/ 目录中写入实际代码，同时在 ideas/ 目录中跟踪进度。该命令需在通过 /plan 创建实施计划后使用，支持执行指定阶段、自动查找下一未完成阶段或一次性执行全部剩余阶段，并配合工作日志、分支管理和安全审查等流程。
troubleshoot 是一个系统化调试技能，采用五步循环（研究→假设→实现→测试→记录）来定位和修复 spaces/[project]/ 中的问题。适用于遇到 bug、测试失败或意外行为时使用。它强调先研究再猜测、一次只验证一个假设、充分添加调试日志、测试通过前不声称已修复、失败先回滚再重试，并记录所有发现。支持两种执行模式：在任务实现过程中调试，或独立调试会话。
validate-space 是一个用于校验项目空间（project space）结构的技能命令。它会检查项目是否具备必需的文件（如 CLAUDE.md、README.md、package.json）、必需的目录结构（docs/、docs/specs/、docs/adrs/）、必需的概览文档（architecture-overview.md、api-overview.md、data-model.md、deployment.md、security.md、testing-overview.md、ui-guide.md），以及 CLAUDE.md 中是否包含规定章节。它还会进行一致性检查，包括版本同步、技术栈准确性、目录结构准确性，并与 ideas/ 中的规划文档交叉比对，最后输出一份校验报告，列出发现的问题和建议。
Telnyx SETI JavaScript 是一个面向 JavaScript 开发者的技能包，用于通过 Telnyx 官方 Node.js SDK 访问 SETI（Space Exploration Telecommunications Infrastructure，太空探索电信基础设施）相关 API。该技能以 JavaScript 代码示例的形式，演示如何安装 telnyx 包、初始化客户端、调用 SETI 接口以及处理常见 API 错误。资料中给出的示例包括获取枚举值（GET /10dlc/enum/{endpoint}）和检索黑盒测试结果（GET /seti/black_box_test_results），后者返回 black_box_tests 数组、product 和 record_type 等字段。技能还提供了完整的错误处理范式，覆盖网络错误、限流（429）、校验错误（422）和认证错误（401）等场景，并建议在生产代码中使用指数退避重试。适合需要在 JavaScript/Node.js 项目中集成 Telnyx SETI 能力的开发者参考使用。
Telnyx SETI Python 是一个面向 Python 开发者的技能包，用于通过 Telnyx Python SDK 访问 SETI（Space Exploration Telecommunications Infrastructure，太空探索电信基础设施）相关 API。该技能提供 Python SDK 的安装方式、客户端初始化示例，以及错误处理、枚举获取和黑盒测试结果查询等接口调用示例。安装方式为 pip install telnyx，通过 TELNYX_API_KEY 环境变量配置 API 密钥。示例涵盖消息发送、10DLC 枚举查询（GET /10dlc/enum/{endpoint}）和 SETI 黑盒测试结果获取（GET /seti/black_box_test_results），并说明常见错误码（401、403、404、422、429）及处理建议。适合需要在 Python 项目中集成 Telnyx SETI 电信基础设施 API 的开发者参考使用。
Telnyx Numbers 的 JavaScript SDK 技能，基于 telnyx@6.74.2，用于搜索、订购和管理电话号码。支持按位置、功能和覆盖范围查询可用号码，创建号码订单与预留，查询订单状态，以及处理高级订单、号码块、国家覆盖、客户服务记录等操作。所有号码需使用 E.164 格式，列表方法返回自动分页迭代器，并提供网络错误、限流、校验和认证错误的处理方式。
telnyx-seti-go 是 Telnyx 提供的 Go 语言 SDK 技能，用于访问 SETI（Space Exploration Telecommunications Infrastructure，太空探索电信基础设施）API。该技能以 Go SDK 示例的形式，展示如何安装、初始化客户端并调用相关接口。安装方式为执行 go get github.com/team-telnyx/telnyx-go，随后通过 telnyx.NewClient 并传入 option.WithAPIKey(os.Getenv("TELNYX_API_KEY")) 完成初始化。资料中给出的示例接口包括：GET /10dlc/enum/{endpoint}（获取枚举值）以及 GET /seti/black_box_test_results（检索黑盒测试结果，返回 black_box_tests 数组、product 字符串和 record_type 字符串）。技能同时说明了错误处理方式，涵盖网络错误、限流（429）、校验错误（422）和认证错误（401），并建议在生产代码中始终处理错误，对限流采用指数退避重试。该技能适合使用 Go 语言集成 Telnyx SETI 相关 API 的开发者参考。
根据 TAPD 单据分析开发需求并生成方案的技能，适用于开发 TAPD 需求、缺陷或任务时使用。
腾讯云开发（CloudBase/TCB/微信云开发）项目的开发技能，覆盖 Web、微信小程序、uni-app 等场景的设计、构建、部署、调试、迁移与排障，提供站点区分、MCP/CLI 工具链、资源准备与代码审查等规范指引。
spec-workflow 是 CloudBase 技能集中的一套结构化开发工作流技能，适用于中大型变更在动手实现前需要明确需求、技术设计和任务规划的场景，尤其是跨模块、多文件、涉及用户流程、数据库设计或 UI 设计的任务。它把工作分为四个阶段：需求（requirements.md）、设计（design.md）、任务（tasks.md）与执行。需求阶段要求重述问题与范围、编写用户故事、以 EARS 风格撰写验收标准，并明确业务规则、约束与非目标；设计阶段描述架构与模块边界、技术选型与权衡，必要时定义数据模型、API、安全与测试策略；任务阶段把设计拆解为可执行、可评审的任务并关联到对应需求。各阶段之间需获得用户确认后才进入下一阶段，实现只在任务计划被确认后开始。该技能明确不适用于范围清晰的小型缺陷修复、单文件文档更新、直白的配置修改，或用户已给出精确实现指令的微小重构。
TanStack Query（React Query）v5 是面向 React 应用的异步服务端状态管理库，用于简化数据获取、缓存、同步与更新。它适用于从 REST API 或 GraphQL 端点拉取数据、管理服务端状态与缓存生命周期、实现增删改等 mutation 操作、构建无限滚动或加载更多模式、处理乐观 UI 更新、渲染 AI 或 SSE 端点的流式/分块数据、集成 tRPC v11 的 queryOptions 模式、跨组件同步数据、后台重新获取数据，以及在不依赖 Redux 等状态管理器的情况下管理复杂异步状态。核心概念包括查询键（必须为数组，用于唯一标识与缓存）、查询函数（返回 Promise）、默认配置（staleTime 为 0、gcTime 为 5 分钟、retry 为 3、窗口聚焦与网络重连时自动重新获取）、查询状态与获取状态、查询失效、mutation、React Suspense 集成、实验性流式查询与渲染中预取等。
Google 官方 Go 语言风格指南技能，覆盖 gofmt 格式化、命名约定、错误处理、接口、并发模式和包组织，用于编写符合惯用法的 Go 代码。
这是一个系统化的性能优化技能，强调以测量驱动的方式定位并修复性能问题。其核心原则是“先测量，不要猜测”，反对在没有数据支撑的情况下进行优化。该技能覆盖前端、后端和数据库三个层面的性能优化流程：先建立基线指标（如加载时间、包体积、内存占用、查询耗时），再通过浏览器 DevTools、服务端计时日志、React DevTools Profiler 等工具进行性能剖析，找出真正的瓶颈，然后针对根因逐项应用优化。常见优化手段包括代码分割与懒加载、React.memo 与 useCallback 记忆化、图片响应式与懒加载、修复 N+1 查询、添加数据库索引、缓存昂贵计算、批处理以及降低算法复杂度等。每次优化后都要求重新测量以证明效果，并运行测试确保功能正确性。该技能还列出了前端、后端、数据库的检查清单，以及需要权衡的性能与可读性、可维护性之间的取舍，并提醒避免过早优化、微优化和牺牲正确性换取性能等反模式。
Linear GraphQL Patterns 是一份面向 Linear API 的 GraphQL 查询编写与审查参考技能，适用于需要针对 Linear 平台编写或评审 GraphQL 查询的场景。它围绕 Linear API 的常见模式展开，涵盖游标分页的 Connection 类型查询、可复用 Fragment 库的组织方式、Mutation 返回 Payload 的处理约定、同步 ID（lastSyncId / dataSyncId）在最终一致性场景下的使用、避免 N+1 查询陷阱、字段弃用处理以及查询复杂度控制等主题。资料同时给出了 Apollo Studio 上的 Linear API Schema 参考链接、弃用说明链接与限流文档链接，并提到一个 linear-graphql-expert 智能体可检查涉及 lib/queries/ 的 PR 并对 @deprecated 字段发出警告。
该技能用于使用 Linear 官方 @linear/sdk 实现 Linear 集成，涵盖以编程方式创建 issue、进阶的 fetch/modify 操作、错误处理与分页等。资料提供了 SDK 初始化（API Key、OAuth、actor 模式）、惰性连接获取、变更操作、类型化错误、分页辅助函数以及通过 linear.new 进行 UI 介导创建的参考链接与代码示例。
writing-plans-enhanced 是一个用于编写实现计划（implementation plan）的增强型技能，属于 thelobbi/claude 技能集。它假设执行计划的工程师对代码库几乎零上下文，因此要求把每个任务拆成 2–5 分钟的小步骤，写清要改哪些文件、写什么代码、运行什么命令、如何验证。该技能在写作前先收集上下文（读规格、研究代码库、识别风险），做范围检查，规划文件结构，再进行任务分解，最后自审。它支持 TDD 与非 TDD 任务模板，为每个任务附加元数据（类型、依赖、是否可并行、风险），提供 Red Flags 清单、逐任务遥测记录，以及自动化计划 linter。计划默认保存到 docs/superpowers/plans/YYYY-MM-DD-<feature-name>.md。
Django Expert 是一个面向 Django Web 应用与 REST API 开发的高级技能，定位为拥有 10 年以上 Django 经验的资深 Python 工程师。它专注于 Django 5.0、Django REST Framework 与生产级应用开发，覆盖模型设计、ORM 查询优化、DRF 序列化器与视图集、JWT/会话认证、Django admin 定制以及测试等环节。技能内置按主题划分的参考文档（模型与 ORM、DRF 序列化器、视图与视图集、认证、测试），并给出明确的工作流程：分析需求、设计模型、实现视图、添加认证、编写测试。同时列出必须遵守与禁止的做法，例如使用 select_related/prefetch_related、为高频查询字段添加索引、用环境变量保存密钥、为所有端点实现权限、编写测试，以及禁止未参数化的原生 SQL、跳过迁移、在 settings.py 中存放密钥、生产环境开启 DEBUG、未经验证信任用户输入、忽略查询优化。适用于构建 Django 应用、设计模型关系、实现 DRF 接口、优化 ORM 查询、配置认证和定制后台等场景。