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 11-05 00:16
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Bulk Record Jobs 是一个面向《上古卷轴5：天际》模组数据处理的技能，用于把大量加载顺序中的记录（record）批量转化为单一结构化交付物，例如装备目录、制作图谱、冲突调查、整模审计、兼容补丁重建或返回 JSON 的扇出提取。它把常见的批量任务形态映射到 houseCARL 工具原语上，并补充二进制格式未携带的游戏层约定（如制作站关键字含义、锻造配方与制作配方的结构差异），同时定义统一的交付物结构，使多个并行代理产出同一套 schema。核心思路是先估算任务规模、再固定输出结构，避免逐记录循环和 schema 漂移两大成本。
mutagen-reference 是一个离线查询 Skyrim 插件记录类型架构（schema）的技能。给定任一记录类型，它可以查该类型有哪些字段、每个字段的类型与基数（单值、列表、字典等）、字段是否可写、枚举字段的合法取值，以及多态字段可以取哪些具体分支（arm）。它只做参考查询，不包含操作流程、写入动作或路由，相当于回答“这个记录类型长什么样”。知识库通过反射游戏记录库（Mutagen）自动生成，因此覆盖范围即该库建模的记录类型集合，而非人工维护的子集。读取和写入都能用：读取前了解字段构成，写入前确认字段是否可写、值类型、合法枚举值或多态分支，从而拼出合法修改。使用时先打开 references/index.jsonl 索引，用类型名或 xEdit 签名（如 ARMO、MGEF）精确匹配，再按索引指向的文件与行号只读取那一行 schema 块；引用类型、枚举取值按需再查。若索引中找不到对应类型，会明确给出警告，提示该类型不在所固定 Mutagen 版本的建模范围内，并拒绝凭空编造 schema。
mcp-local-rag 是一个本地 RAG MCP 服务器，提供文档索引的搜索、保存与维护能力。支持摄入本地文件（PDF、DOCX、TXT、MD）与原始内容，进行语义加关键词混合检索，并可通过 CLI 与 MCP 工具执行查询、删除、列表、状态及索引同步等操作。
GEO Schema 是一个面向 AI 可发现性的 Schema.org 结构化数据审计与生成技能，可检测、校验并生成 JSON-LD 标记，帮助 AI 系统识别与信任站点实体。
hf-mem 是一个 Hugging Face 命令行工具，用于估算从 Hugging Face Hub 加载 Safetensors 或 GGUF 模型权重进行推理所需的内存，包含可选的 KV Cache，借助 HTTP Range 请求实现，无需下载或本地加载权重。
本技能用于构建和运维检索增强生成（RAG）基础设施，覆盖文档摄入、向量化、向量数据库存储、混合检索、重排序与基于上下文的LLM问答。资料给出嵌入流水线、分块策略、Qdrant稠密与稀疏混合检索、Cohere或本地CrossEncoder重排序、RAG查询流水线和Docker Compose栈的示例代码，并强调检索前权限校验、检索内容按不可信数据处理、幂等重摄入等边界与常见问题。
这是一个面向 RAG（检索增强生成）系统的可观测性与评估技能，用于把 RAG 流水线当作可度量的生产系统来监控和评测。它围绕检索质量、生成质量、可靠性与成本三个维度给出需要测量的指标：检索侧包括 Recall@k、MRR、NDCG@k、引用覆盖率、来源新鲜度、嵌入漂移与索引陈旧度；生成侧包括 groundedness 得分、幻觉率、指令遵循与格式有效性；运维侧包括分阶段 p50/p95 延迟、各阶段 token 用量、缓存命中率与单次成功回答成本。资料提供了 RAGAS 评估脚本、基于 OpenAI 的 groundedness 逐条声明打分脚本、检索指标计算脚本以及 Prometheus 指标导出示例，并给出夜间离线评估的 CronJob 示例、告警策略与排障思路。使用前提为已插桩的 RAG 流水线、Python 3.10+ 与评估库、Prometheus 端点、带标准答案的基准数据集以及 OpenTelemetry SDK。资料同时强调评估器调用第三方可能泄露数据并产生费用、评审分数只是噪声代理需人工校准、示例脚本不包含回归比较与发布门禁等能力，需自行实现并测试。
用于分析 Monte Carlo 监控器并给出降噪配置建议的技能，支持 metric、自定义 SQL、validation 和 table 四类监控器。它会拉取监控报告、识别告警模式，并推荐具体配置调整以减少噪音同时保留真实信号。
用于获取真实美国住宅房产数据的技能，覆盖估值、租金估算、在售/出租/成交房源搜索、价格与税费历史、学校、照片及挂牌经纪人信息，并支持通过地址、zpid 或 zillow.com 链接解析同一房产记录。
用于操作 Weaviate 向量数据库的技能：可搜索、查询、查看、创建集合并导入数据，支持语义、混合、关键词、过滤及 Query Agent 搜索，附带官方脚本与参考。
Datasette 是一个把 SQLite 文件以只读网页应用和 JSON API 形式发布的 CLI 与运行时，支持元数据 YAML、插件、跨库查询和 CORS。MOOLLM 的 datasette 技能展示如何用它浏览 cursor-mirror 导出的数据。
MOOLLM 技能，围绕 PostgreSQL 全栈的运维封装，覆盖连接、迁移、扩展（TimescaleDB、pgvector）、目录内省与运维术语；深度调优交由 postgres-optimization 处理。
SQLite 嵌入式 SQL 引擎技能封装：涵盖 sqlite3 命令行、C API 与语言绑定、JSON1、WAL、FTS5、迁移工具及文件格式文档，适用于本地持久化、智能体与测试场景，配套 cursor-mirror 与 Datasette。
sqlite-vec 是为 SQLite 提供向量搜索能力的扩展，本技能用于在编写、调试或修改导入 sqlite-vec 的代码时查阅最佳实践与版本变更。资料记录当前版本 0.1.7。
setup-relentless-data-skills 是一个一次性的项目脚手架技能，用于让消费方项目接入 relentless 数据生命周期技能：在 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 写入 ## Data skills 索引块，并按所选阶段创建 docs/<stage-area>/ 目录。它不产出生命周期产物，可重复运行以原地更新。
Viz 是一个面向科研场景的可视化助手技能，通过六个阶段的工作流帮助研究者产出研究级图表：/viz ingest（理解数据结构与质量）、/viz explore（用一次性图表建立直觉）、/viz brainstorm（厘清可视化意图）、/viz plan（确定图表类型、布局与数据来源）、/viz execute（生成并运行代码）、/viz analyze（对照假设反思图表）。其理念是先让数据说话，再决定要表达什么，最后验证图表实际传达的内容是否符合预期。并非每张图都需要全部六个阶段，熟悉数据且意图明确时可直接跳到 plan 或 execute。该技能以命令行与 Python（seaborn、pandas）为主要工具，强调探索代码与生产代码分离，避免将探索阶段的样式带入正式图表。
这是一个用于核查 Snowflake Cortex 模型可用性的技能，能分别验证一个或多个模型是否可用于基础模式（AI SQL：AI_COMPLETE / SNOWFLAKE.CORTEX.COMPLETE）和智能体模式（Cortex Code Agent 允许列表）。它通过 SHOW CORTEX BASE MODELS、真实的 AI_COMPLETE 调用探测，以及利用无效模型名让 CLI 报错并一次性列出全部智能体允许列表，来输出每个模型的基础与智能体可用性、生命周期状态及说明。
面向 PostgreSQL 的实践技能，提供模式设计、索引、分区、查询优化、MVCC/VACUUM、复制、备份恢复、监控等主题参考，并含 PlanetScale 相关配置与连接排查资料。
用于从 ccrecall SQLite 数据库查询 Claude Code 会话分析数据的技能，适用于查询 token 用量、会话历史与使用模式分析。
该技能用于将 BigQuery 配置为 Confidence 实验分析的数据仓库。当用户选择 BigQuery 作为仓库方案时使用。技能通过 confidence-flags MCP 服务器完成认证，并端到端处理整个设置流程：收集 GCP 配置、校验权限、创建仓库、配置连接器、创建分配表并验证数据管道。
用于把 Snowflake 配置为 Confidence 实验分析数据仓库的技能，覆盖采集配置、创建并注册加密密钥、校验、建仓、建连接器、建分配表和验证数据流水线，依赖 confidence-flags MCP。
查询 WOOFi DEX 跨链数据的公开 API 技能，可获取交易量、来源分布、Earn 收益、WOO 质押、用户持仓及永续合约数据，覆盖 16 条链，无需鉴权，速率上限 5 请求/秒。
通过 x402 按次付费调用 Nansen 的 54 个链上数据接口的技能，无需 API key 或注册，用自有钱包支付 USDC，覆盖聪明钱流向、钱包 PnL、代币与永续合约筛选器、预测市场及历史持有者数据。
Subsquid Pipes SDK 技能，用于构建、配置、部署和排查区块链索引器，覆盖 EVM、Solama 与 Hyperliquid 项目脚手架、运行时错误诊断、同步性能优化和数据质量校验。