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 10-26 00:15
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PostHog API 的产品分析集成技能，用于通过 REST API 访问 PostHog 的组织、项目、事件、人群与洞察数据，并进行功能开关、实验、调查、仪表盘等操作。适用于用户在提及 "PostHog"、"产品分析"、"事件追踪" 或用户分析时使用。所有请求以 POSTHOG_TOKEN 环境变量进行 Bearer 鉴权，基础地址为 https://us.posthog.com/api（美国云，欧盟云为 eu.posthog.com）。主要能力涵盖：组织与项目查询、功能开关的增删改查、A/B 实验管理、趋势与漏斗洞察创建、仪表盘管理、HogQL 自定义查询、事件与用户检索、人群（Cohort）创建、注释、Action、问卷以及事件/属性定义发现。使用前需先获取项目 ID，接口返回使用 count、next、previous 字段分页，可用 ?limit=N&offset=M 控制；内置事件以 $ 开头（如 $pageview、$autocapture），在查询参数中需将 $ URL 编码为 %24。
基于 openpyxl 的本地 Excel 导出技能，可将生物信息学分析结果、数据表与格式化表格导出为 Excel 文件，支持多工作表、单元格样式与条件格式，兼容 GPT、Gemini、Claude 等任意 LLM 提供商。
LaminDB 是一个面向生物学的开源数据框架，旨在让数据可查询、可追溯、可复现并符合 FAIR 原则（可发现、可访问、可互操作、可复用）。它通过统一的 Python API，将湖仓架构、血缘追踪、特征存储、生物本体、LIMS（实验室信息管理系统）和 ELN（电子实验记录本）能力整合到一个平台中。其核心价值包括：可查询性（按元数据、特征和本体术语搜索过滤数据集）、可追溯性（从原始数据到分析结果自动追踪血缘）、可复现性（对数据、代码和环境进行版本控制）以及 FAIR 合规（使用生物本体进行标准化注释）。该技能适用于管理 scRNA-seq、bulk RNA-seq、空间转录组、流式细胞术、多模态数据、EHR 数据等生物数据集，追踪 Notebook、脚本及 Nextflow、Snakemake、Redun 等流水线执行，进行数据策展与验证，使用 Bionty 处理基因、蛋白质、细胞类型等生物本体，构建数据湖仓，确保可复现性，集成 ML 流水线，部署数据基础设施以及协作共享数据集。
Node.js 流（Streams）技能资料，讲解用流实现大文件与实时数据的内存高效处理，涵盖可读、可写、转换、双工四种流类型，以及 pipe、pipeline、背压控制、对象模式流、异步迭代器、HTTP 流式传输与自定义流等用法。
面向生产环境开源 Ray 2.57 的规则参考技能，聚焦经典机器学习从训练到部署的完整链路。涵盖 Ray Train、Tune、Data、Serve、Core 及集群部署六大类共 26 条规则，逐条纠正过时默认写法，帮助避免写出告警或报错的代码。
Sephora 商品采集技能，用于收集 Sephora 商品页的标题、价格、规格、图片与库存等信息，适合商品调研与目录数据整理。需借助 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面执行任务。
ArcGIS Charts 是一个基于 @arcgis/charts-components 包的技能，用于从 ArcGIS 图层数据渲染交互式图表。它支持柱状图、折线图、饼图、直方图、散点图、箱线图、仪表盘、雷达图、热力图以及柱线组合图等多种图表类型。该包是 5.0 版本新增的组件包，在 4.x 版本中没有对应实现。使用方式包括通过 CDN 加载（无需构建工具）或直接进行 ESM 导入（配合构建工具）。图表可通过图表模型（如 BarChartModel、PieChartModel 等）以编程方式配置，也可使用 WebChart JSON 规范进行配置。arcgis-chart 组件提供丰富的属性，涵盖核心配置、显示控制、数据与筛选、格式化回调等，并支持选择同步、按范围筛选、按选择筛选、运行时数据筛选、导出为图片或 CSV、自定义标签与提示框格式化等能力。此外还有 arcgis-charts-action-bar 组件，提供导出、选择、筛选、缩放等交互工具栏。适用场景包括在 ArcGIS 地图应用中将图层数据可视化为各类图表，并与地图选择、范围联动。
这是一个用于分析个人健康数据、医疗记录、化验结果与补剂方案的专项技能。它面向需要处理健康记录、临床数据的场景，可用于分析化验与临床数据、查看 FHIR 格式健康记录、规划补剂方案、跟踪健康指标变化、解读医疗报告、管理慢性疾病以及分析健康数据导出文件。资料显示其数据集中包含 776 份 FHIR 格式临床记录（2017—2025）、405 份诊断报告、333 项观察记录、18 条用药请求，以及 PDF 格式的化验结果、Apple Health 导出数据与训练路线等。该技能还给出了化验解读、趋势分析、方案优化的操作指引，以及甲状腺功能、心血管风险、肾功能与营养状态等指标的跟踪建议，并强调健康数据的隐私保护与安全优先原则。
本技能（skill）用于指导开发者在 .NET MAUI 应用中实现 Syncfusion Cartesian Chart（SfCartesianChart）笛卡尔图表控件，完成数据可视化。它覆盖 20 多种图表类型，包括折线图、面积图、柱状图、条形图、财务（蜡烛/OHLC）图以及统计与堆叠、范围类图表，并提供坐标轴配置、数据标签、工具提示、轨迹球、十字准线、缩放平移、选择、图例、外观样式、批注与绘图带、数据点处理、图像导出与本地化等能力。技能内容按文档导航方式组织，包含入门、各类图表实现、坐标轴、交互、定制、数据处理等参考文档，帮助从简单折线到复杂金融与统计可视化逐步实现。适合用于仪表盘、金融行情、统计分析、时间序列等数据展示场景。具体收费、价格、平台支持范围与使用效果资料未提供。
该技能用于在 .NET MAUI 应用中实现 Syncfusion 极坐标图表（SfPolarChart），以极坐标形式展示数据，将数值与角度映射到圆形布局中。此类图表也被称为雷达图、蜘蛛图、网络图、星形图或蛛网图，适合按径向对比多个数据系列，以及呈现周期性或方向性数据。技能覆盖创建极坐标/雷达图、径向对比多系列数据、在极坐标与雷达样式间切换（圆形网格线与多边形网格线）、使用极坐标折线系列或极坐标面积系列、自定义坐标轴、标记、数据标签、图例、工具提示与颜色、调整起始角度以改变朝向，以及将图表导出为图片等场景。技能文档按主题分为入门、系列类型、坐标轴配置、数据标签与标记、图例与工具提示、外观自定义、渲染位置和导出等章节，便于按需查阅。
面向 PostgREST 兼容 BaaS（Supabase / InsForge）的服务构建技能，规定启用 RLS、使用平台内置 Auth、规范 PostgREST 查询与 RLS 性能写法、保护密钥，并区分自架 Supabase 与 InsForge 的差异与验证流程。
该技能用于以购买动机理论（Purchase Motivation Theory）对跨来源证据进行编码分析，识别并分类功能、安全与关系三类决策驱动因素。输入需提供分析目标与证据条目（含 item_id、content、content_type），可选补充来源类型、来源引用与情境标签。技能内含完整理论章节，可在分析前校准动机理论与判准边界；若缺少必要字段或无可用证据内容，则输出 MissingDataOutput，不做硬判读。工作流程依次读取理论基础、输入与门控、维度编码规则、输出契约等参考文件，最终输出 JSON 与 Markdown。其理论标注层可选用以衔接 review-mining-stp，但该下游并非主流程前提。质量规则要求每个动机结论至少有一则可稽核引文，否则标记 insufficient；不得将运送、包装、售后直接归入 functional，须依定义判断；taxonomy 须完全符合既有规则，不得自创 subtheory。
QuTiP（Quantum Toolbox in Python）是一个用于模拟开放量子系统动力学的 Python 框架。它提供量子对象（ket、bra、算符、超算符）的数据结构，并内置多种求解器，用于追踪量子系统在封闭与开放环境中的演化。可用于求解薛定谔方程与主方程、计算开放系统稳态、分析纠缠与 Wigner 函数、研究光与物质相互作用（如 Jaynes-Cummings 模型、Rabi 振荡）、脉冲序列优化与量子控制、计算光谱与多时关联函数，以及跨多 CPU 并行化量子模拟。安装方式为 pip install qutip。
scikit-video 是一个面向科研人员的视频处理库，通过 FFmpeg 提供统一的 NumPy 接口来读写视频文件，并支持运动估计与视频质量评估。它将视频表示为形状为 (T, H, W, C) 的四维 NumPy 数组，便于与科学 Python 生态集成。主要能力包括：通过 FFmpeg 读写 MP4、AVI、MKV 等格式；按帧或片段提取视频而不必整体载入内存；计算块匹配与光流等运动估计；测量 PSNR、SSIM、VIF、NIQE 等视频质量指标；生成机器学习用视频数据集；处理原始 YUV 数据流。使用前需系统已安装 FFmpeg，可通过 pip install scikit-video 安装。适合视频分析、质量评估、时序像素数据可视化等科研场景。
该技能用于评估公司当前市场价格是否合理反映其财务基本面。它通过计算并解读一整套估值倍数（包括市盈率、远期市盈率、PEG、EV/EBITDA、EV/EBIT、市净率、市销率、市现率等），将公司估值与其自身历史区间、行业同行及整体市场进行对比，并结合远期预测和现金流折现参考，给出相对估值的判断。分析结果仅作为信息参考，不构成买入或卖出建议。
Highcharts 是一个用于创建企业级交互式图表的工具，支持股票图和地图可视化。它适合需要金融图表、无障碍访问（符合 WCAG、支持屏幕阅读器）、专业级成品图表以及内置导出（PDF、PNG、SVG、Excel）的场景，并提供商业授权与支持。Highcharts 对非商业用途免费，商业使用需要许可证。若预算有限、需要最大程度自定义或只需基础图表，则建议改用 Chart.js、ECharts 或 D3.js。
将原始公司名单整理为带评分与证据的潜客清单的技能。核心是区分“信号”（带日期的触发事件，用于决定何时联系）与“数据点”（长期事实，用于决定说什么），并规定严格的分级、评分、去重与成本核算流程。
SQL Queries 技能用于编写正确、高效、可读的 SQL，覆盖主流数据仓库方言，包括 Snowflake、BigQuery、Databricks、PostgreSQL、Redshift 等。资料提供了各方言的日期时间、字符串、数组与 JSON 等语法参考，并列出了性能优化建议，例如在 PostgreSQL 中使用 EXPLAIN ANALYZE、在 BigQuery 中按分区列过滤减少扫描字节、在 Snowflake 中使用聚类键、在 Redshift 中设计 DISTKEY 与 SORTKEY、在 Databricks 中使用 OPTIMIZE 与 ZORDER。此外还整理了常见 SQL 模式，包括窗口函数、CTE、队列留存、漏斗分析和去重，并给出查询失败时的调试思路，如方言语法差异、列名与大小写、类型转换和除零处理。适用于跨数据仓库编写分析查询、构建指标与调试 SQL 的场景。
AI 数据安全测试方法论，用于评估 LLM/AI 系统的数据泄露风险、训练数据安全与 RAG/向量库数据完整性，覆盖 System Prompt 泄露、训练数据推导、成员推断、模型反演、RAG 投毒及向量库越权等方向。
面向安全事件处置的应急响应方法论，覆盖 Linux 与 Windows 双平台的入侵排查。按阶段推进：初始响应决策、账户审计、进程与网络分析、启动项与计划任务检查、文件系统排查、日志分析、Rootkit 检测，最后进行时间线重建、IOC 提取与加固建议。
sqlmap 高级用法参考，用于在已确认存在 SQL 注入后自动化利用。覆盖 GET/POST/Cookie/Header 注入、Burp 请求文件、--technique 精确控制、tamper 脚本选择、数据库提取、文件读写、OS shell 与二次注入，并强调用 timeout 包裹命令并用 --batch 非交互运行。
youtube-transcript-api 是一个用于提取、转写和翻译 YouTube 视频字幕的技能，基于 YouTubeTranscript.dev V2 API。它支持获取原生字幕、对无字幕视频进行 ASR 音频转写、将字幕翻译为其他语言，以及批量处理最多 100 个视频。用户可通过 REST 接口或 Node.js SDK 调用，适用于构建基于视频内容的 AI/LLM 流程、将视频内容转为文本等场景。使用需要 API 密钥，可在 youtubetranscript.dev 获取免费密钥。
SQL注入测试技能，提供系统化的SQL注入检测、数据库识别、信息提取、sqlmap工具用法、WAF绕过与报告方法，仅限授权测试环境使用。
用于查询纽约市建筑是否被列为地标或位于历史街区的技能，依据 LPC 数据。适合回答“这栋建筑是地标吗”“该场地是否在历史街区内”等问题。资料未提供具体安装命令、价格或平台信息。