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
41,039 个结果
deliver-issues 是一个面向无人值守批量交付的技能：在操作者离开时，把看板上所有符合条件（就绪且需求、设计、任务均已批准）的工单，按依赖顺序逐一完成构建、审查，并以拉取请求（PR）形式提交。它强制执行“每个工单都必须有自己的构建、审查与落地流程”这一铁律，禁止把多个任务合并到同一个控制器中内联完成。技能会先筛选合格工单并排序，把不合格的就绪工单移出并注明所缺材料；随后对每个工单依次调用 build-in-waves、test-first、inspect-change、land-branch 等子技能生成 PR。遇到只能由操作者决定的问题时，技能会构建保留现有契约的选项，在 PR 中标注待决策，并继续推进其余工单。最终输出一条汇总消息，包含各工单的 PR 与基线或不合格原因，以及所有待决策项。
用于分析和分类 Canva Connect 接口失败原因的技能，依据 HTTP 状态码、提供方错误码、操作类型与授权状态，判断该刷新令牌、重新授权、退避重试还是升级为提供方故障，适用于排查上传、自动填充等调用异常。
在服务端实现 Canva Connect OAuth 2.0 授权码流程与 SHA-256 PKCE 的技能，涵盖集成注册、授权状态、回调校验、后端换取令牌、原子刷新与断开连接，强调密钥与令牌不进入浏览器。
用于审查 Canva Connect 集成代码的检查清单型技能，聚焦授权、异步任务、预览、数据与重试等常见隐患，帮助在代码评审或发布前把失败模式转化为有证据的发现。
基于实测证据优化 Canva Connect 的延迟与吞吐，适用于调优元数据缓存、分页、连接复用和异步任务轮询。强调一次只改一个受控变量，并比较逻辑操作结果而非仅看请求延迟。
Canva Connect 后端参考架构技能，用于搭建包含策略、OAuth、任务对账与隐私安全运维的服务端架构，防止跨租户访问与重复变更。
依据固定 OpenAPI 契约实现窄范围、强类型的 Canva Connect REST 适配器，用于生成或手写请求类型、响应校验、错误归一化与受限重试，并明确把授权与令牌轮换留在适配器之外。
用于规划并验证 Canva Connect 合约升级的技能：基于固定版本的 OpenAPI 与变更日志证据，梳理端点、作用域、枚举、校验、弃用与预览变更，映射受影响消费者，构建兼容性测试并灰度发布。
用于创建、运行和维护 Bruno API 测试集合的技能，支持 OpenCollection YAML 与旧版 Bru 两种格式，涵盖环境变量、请求链、断言与 Chai.js 测试、bru CLI 运行及 CI/CD 集成。
commit-changes 是 jimmy-guzman/skills 中的一项 AI 技能，用于在用户明确要求提交时，暂存待提交的改动，并按仓库自身的提交约定生成一条符合规范的 git commit 信息；若仓库没有可识别的约定，则回退到手写的 Conventional Commits。它会读取 diff 判断改动类型与范围，支持 create、amend 和仅生成消息三种模式，只提交被明确要求的改动。
面向编码代理的“资深工程师”技能，把代理塑造为务实的 Staff 级工程师：以代码与测试为事实依据，通过 TDD、linter 和评审构成的证据化循环完成研发；强调不猜测、不推远程、不改用户未提交工作，并要求每项完成都有可机验的通过证据。
Review Motion Handoff 是一项用于对照 Figma Motion 源审核动画实现的技能，从还原度与质量两个维度审查，产出按严重程度排序的问题表，而非重写代码。
commit-skill 是一个用于代码提交与推送的 Claude Code 技能，来源为 julianobarbosa/claude-code-skills。它用于暂存、提交并把改动推送到当前分支，适合在需要为当前任务创建 commit、push 或提交代码时使用。技能的核心工作流程包括：只暂存与当前任务相关的文件；当 pre-commit 钩子因无关问题失败时，运行 git commit --no-verify；推送到当前分支；最后报告 commit 哈希与分支名。资料还给出了两点使用提示：该仓库使用 Azure DevOps，创建 PR 时使用 az repos pr create；commit-msg 钩子会剥离 Co-Authored-By 尾注，使提交显示为唯一作者。除此之外，关于具体安装方式、配置参数、支持平台、收费情况等资料暂未提供。
notebooklm-skill 通过非官方 Python CLI 与 API（notebooklm-py）以程序化方式访问 Google NotebookLM，支持创建笔记本、添加来源、生成音频/视频/幻灯片/测验等内容并下载，还提供网页界面未开放的能力。
用于 PBIP 格式的端到端 Power BI 开发技能，覆盖 TMDL 语义模型、Power Query（M）、DAX 度量值、星型模型设计、报告发布与计划刷新，以及连接器认证与故障排查。
面向 Python 3.12+ 的现代开发技能，涵盖 Django、FastAPI、异步模式与生产实践，适用于 Python 项目、API、数据处理等场景。
这是一个关于如何接收代码评审反馈的技能，强调以技术评估而非情绪化回应来处理评审意见。核心原则是先验证再实现、先询问再假设，技术正确性优先于社交舒适。技能给出了接收反馈的响应模式（阅读、理解、验证、评估、回应、实现），列出了禁止的表演式回应（如“你说得完全对！”“好观点！”），并区分了来自人类搭档与外部评审者的不同处理方式。它还涵盖对不清晰反馈的处理、YAGNI 检查、实现顺序、何时应当技术性反驳、如何承认正确反馈、如何优雅纠正自己的错误反驳，以及 GitHub 行内评论的回复方式。
一种在当前会话中执行实现计划的技能：为每个任务派发全新的子代理，并在每个任务后依次进行规格符合性审查与代码质量审查，以提升质量并加快迭代。
Systematic Debugging 是一套系统化调试流程技能，用于在遇到任何 bug、测试失败或异常行为时，先定位根因再提出修复方案。其核心原则是“没有根因调查就不修复”，通过四个阶段——根因调查、模式分析、假设与测试、实施修复——引导开发者避免随机试错。该技能适用于测试失败、生产 bug、性能问题、构建失败、集成问题等各类技术问题，尤其强调在时间压力下、看似简单的问题、已多次尝试修复失败时更应遵循流程。资料还提供了红旗信号、常见借口对照表以及根因回溯、纵深防御、基于条件等待等配套技术文档。
Vercel React Best Practices 是由 Vercel 工程团队维护的 React 与 Next.js 性能优化指南，包含 8 个类别、共 45 条规则，并按影响程度划分优先级，用于指导自动化重构与代码生成。它适用于编写新的 React 组件或 Next.js 页面、实现客户端或服务端数据获取、审查代码性能问题、重构现有 React/Next.js 代码，以及优化打包体积或加载时间等场景。规则类别按优先级依次为：消除瀑布流（CRITICAL，async-）、打包体积优化（CRITICAL，bundle-）、服务端性能（HIGH，server-）、客户端数据获取（MEDIUM-HIGH，client-）、重渲染优化（MEDIUM，rerender-）、渲染性能（MEDIUM，rendering-）、JavaScript 性能（LOW-MEDIUM，js-）以及高级模式（LOW，advanced-）。每条规则文件包含规则重要性说明、错误代码示例及解释、正确代码示例及解释，以及额外上下文与参考。完整指南可参见 AGENTS.md。
hack-review 是一个面向变更集的“黑客式捷径”风险审查技能，按用户指定范围审查工作区、暂存差异、提交范围、分支差异或 PR，输出 Markdown 报告与终端摘要，并给出是否阻断合并的门禁建议。
用于构建可部署到 Kubernetes 的 NestJS 微服务的技能，遵循设计与架构最佳实践，涵盖 Pino 日志、RESTful API、SOLID 原则、Valibot 输入校验、TypedORM、Docker 容器化与 Helm 3 部署。
python-fastapi 是一套面向 FastAPI 的安全工程规范技能，指导开发者按架构、安全、可维护性与性能最佳实践构建 API，涵盖项目结构、配置、认证、OWASP 防护、限流、CORS、日志、文件上传、生产加固与测试等要求。
面向疑难 Bug 与性能回退的严谨诊断流程技能。按“复现 → 最小化 → 假设 → 埋点 → 修复 → 回归测试”六阶段推进，帮助开发者系统化定位问题而非盲目看代码。