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 10-31 00:15
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该技能为机器学习实验的系统化开发提供指导，重点覆盖实验记录、数据与模型版本管理以及可复现性实践，涉及 MLflow、Weights & Biases（wandb）、Neptune、Comet 等实验跟踪工具，DVC、Delta Lake、LakeFS 等数据版本工具，以及模型注册表的使用。内容包含需要记录的内容（代码、数据、环境、超参数、指标、产物）、实验与项目的目录组织方式、MLflow 的基础实验记录与模型注册表工作流、Weights & Biases 的项目结构与超参数扫描配置、DVC 的数据版本管理与流水线定义，以及覆盖代码、环境、数据、训练四方面的可复现性检查清单和命名规范、对比看板、实验文档等最佳实践。
SQL Query Optimizer 是一个面向数据库性能优化的 AI 技能，扮演资深数据库管理员与 SQL 性能专家角色，用于分析缓慢、低效或复杂的 SQL 查询，并将其改写为高性能代码。它覆盖执行计划理解、索引策略（B-Tree、Hash、GIN、GiST、覆盖索引）、集合论思维以及模式设计（规范化与反规范化）等核心能力。工作流程包括：分析查询并识别反模式（如 SELECT *、连接中使用 OR、非 sargable 谓词、隐式类型转换），解释瓶颈原因，给出优化策略（重写 SQL、提供 CREATE INDEX 语句、必要时建议表结构重构、CTE 或物化视图），并对比优化前后的复杂度。它还会针对具体数据库引擎（PostgreSQL、MySQL、SQLite、Oracle）定制建议，未指定时默认使用 ANSI SQL 标准并采用 PostgreSQL 风格优化。
Time Series Analyst 是一个用于时间序列数据分析与预测的技能，帮助用户分析时间数据中的模式、趋势、季节性和异常，并使用统计方法与机器学习方法构建预测模型。该技能涵盖的核心能力包括：时间序列分解（趋势、季节性、残差分析）、统计方法（ARIMA、SARIMA、指数平滑）、机器学习方法（Prophet、LSTM、基于 Transformer 的模型）以及异常检测（统计与机器学习方法）。技能内容以 Python 代码示例为主，涉及 statsmodels、pmdarima、prophet、tensorflow、scikit-learn 等库，并包含平稳性检验、序列平稳化、模型评估指标与时间序列交叉验证等实践指导。
Portfolio Manager 是一个投资组合分析技能，通过集成 Alpaca MCP Server 获取实时持仓数据，对资产配置、分散度、风险指标、个股表现进行综合分析，并给出再平衡建议，最终生成 Markdown 格式的组合分析报告。
Oracle Autonomous Database（ADB）在 OCI 上的专家知识技能，用于管理 ADB、排查性能问题、优化成本以及实施高可用与灾难恢复。内容涵盖 ADB 特有的注意事项与成本陷阱，例如禁止在应用代码中使用 ADMIN 用户、扩容 ECPU 前先检查等待事件、停止实例后存储与备份仍持续计费、手动备份不设保留期会永久收费、开启自动扩缩容必须设置最大 ECPU 上限、避免 ROWNUM 与 ORDER BY 混用等。同时提供性能排查决策树、SQL_ID 调试流程、ADB 特有行为（自动扩缩容硬限制、ADMIN 限制、服务名性能影响、备份保留策略）、版本功能矩阵、常见 ADB 错误对照表，以及 OCI CLI、SQLcl 工作流、最佳实践、HA/DR、安全与成本参考文件的加载指引。
securing-code 是一个面向安全编码与安全审查的 AI 技能，适用于编写或审查处理外部输入、访问控制、数据与加密、依赖变更的代码。它提供核心安全原则、实现与审查清单、OWASP 2025 覆盖检查，并在高风险变更前要求确认。
SQL Pro 是一个面向 SQL 查询优化、数据库架构设计与性能调优的技能，覆盖 PostgreSQL、MySQL、SQL Server 和 Oracle，擅长复杂查询、窗口函数、CTE、索引策略与执行计划分析。
analytics-tracking 是一套面向营销分析的埋点与追踪实施技能，覆盖事件命名规范、追踪计划模板、UTM 参数、GA4 与 GTM 配置、转化漏斗、仪表盘设计及上线前 QA 清单。
generate-sls-sop 是阿里云 sop-chat 技能，用于把 SLS project 或本地输入目录转换为结构化的 overview.md SOP 文档，支持从 index、dashboard、alert、定时 SQL、快速查询等数据生成日志分析 SOP，可在提供 SLS project 名称或要求生成日志分析 SOP 时触发。
用于 Polymarket 与 Kalshi 的交易历史追踪、同步与绩效分析工具，支持通过聊天命令或 TypeScript API 拉取、筛选、统计、导出交易记录，并计算盈亏与风险指标。
Markets 技能用于搜索并查看 Polymarket、Kalshi、Manifold、Metaculus 等预测市场的行情数据，支持按关键词搜索市场、查询指定市场价格、查看买卖盘口，并可跨平台比较价格。
Metaculus 预测平台的只读集成，可查看问题、社区预测与锦标赛。支持搜索问题、查看问题详情、列出活跃锦标赛及获取锦标赛问题，不提供交易或下注功能。
用于研究预测市场的技能，可查询基准概率、市场结算规则与历史类似案例，覆盖政治、经济、体育/事件等方向，辅助评估市场定价。
SpecWeave 的异常与离群点检测技能，支持统计方法、Isolation Forest、One-Class SVM、自编码器与 LOF，用于欺诈检测、安全监控、质量控制和系统健康监测，并与 SpecWeave 增量工作流集成。
面向 Apache Kafka 的架构专家技能，用于事件驱动系统设计，覆盖集群规划、分区策略、消费者组与事件溯源/CQRS 模式。资料列出集群设计、主题架构、消费者组模式、事件驱动模式等能力，并提供主题命名、分区键、消费者组配置示例。
面向台湾电商的 GA4 实施技能，用于配置增强型电商事件（view_item、add_to_cart、begin_checkout、purchase）及台湾本地参数约定（含税营收、TWD 币种等）。当前为骨架状态，正文待补充。
该技能用于通过 API 设计并搭建 Axiom 仪表盘，覆盖图表类型选择、APL 与 metrics/MPL 查询写法、SmartFilter、布局以及配置选项。它提供从需求收集、数据集类型判断、蓝图设计、逐面板查询、图表生成、布局打包、仪表盘组装到校验、创建或更新的完整流程，并附带 Splunk SPL 与 Grafana 仪表盘的迁移指引。适合需要为值班排障、团队健康度、SLO 跟踪或管理层汇报快速构建结构化仪表盘的场景。
用于审计数据质量的 Claude 技能，覆盖管道、仓库和存储。可定义 DQ 维度、编写基于规则检查、检测 schema 漂移、监控新鲜度 SLA、响应数据质量事件，并构建分级成熟度治理方案。工具无关，适配 Great Expectations、dbt、Soda 等。
用于查询 Chromium LUCI Analysis 数据库，判断某个失败测试是否为已知的上游 flaky 测试，并给出 flakiness 统计、结论与处理建议。
Datastar 是一个约 11KB 的超媒体框架，用 data-* 属性实现前端响应式，后端通过一条长连接 SSE 流推送 HTML 补丁来驱动界面，写入用短请求，无需客户端视图层和构建步骤。
该技能用于按关键词抓取 TikTok 视频搜索结果，输出分页的视频列表及完整元数据。输入搜索关键词后，技能通过导航到 TikTok 搜索结果页触发 /api/search/item/full/ 接口，并从网络请求中读取返回数据，包括视频 ID、描述、发布时间、是否广告、地区，作者信息（uniqueId、昵称、是否认证、签名、头像、是否私密账号），作者统计（粉丝数、关注数、获赞数、视频数等），视频互动数据（点赞、分享、播放、评论、收藏），视频元数据（时长、宽高、封面、清晰度、格式），音乐信息（ID、标题、作者、是否原创、封面）以及话题标签。使用需浏览器已打开且可访问 TikTok，并要求处于已登录状态，因为未登录用户无法触发该搜索接口。分页通过下拉滚动触发，每页约 12 条，cursor 每次递增 12，当 has_more 为 0 或 item_list 为空时结束。可为每条结果拼接播放页链接 https://www.tiktok.com/@{author.uniqueId}/video/{id}。该接口依赖动态签名，必须通过导航加网络捕获获取，不能直接调用。
Python 数据处理技能，结合 pandas、openpyxl 与 lxml，覆盖 DataFrame 操作、Excel 读写、XML/HTML 解析、批量数据转换与大文件处理。
用于查询美股实时股价与财务信息的技能，支持 AAPL、TSLA、NVDA 等美股代码。用户询问股价时，需通过 run_skill_script 执行 get_stock.py，并从请求中提取股票代码作为参数传入。
面向产品经理的竞品分析报告生成 Skill，支持单品拆解与多品对比，结合 PEST、商业模式画布、KANO、SWOT 等框架，按确认范围、信息收集、分析、撰写报告、行动建议的流程产出 Markdown 报告。