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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该技能用于完整提取超出单次上限的 Sales Navigator 搜索：先精确计数，再按筛选条件拆分到每个搜索未超上限，合并为尽量少的搜索，并装入少量模型进行提取与去重。资料说明每次搜索上限为 1,000 个账户或 2,500 人，超出的部分会被静默丢弃；技能通过计数、递归拆分、合并回最少的搜索、重新计数、装载模型、复核并去重等步骤处理。适用于账户或人员名单的批量提取，需要安装 @cargo-ai/cli 并登录，以 cookieless 方式运行。资料同时给出按行计费的额度参考、工作区 24 小时请求限额，并要求先仅计数、小规模试提取、经用户确认后再全量提取。
用于审查 Django 代码性能问题的技能，重点识别 N+1 查询、无界查询集、缺失索引和循环写入等已验证的性能隐患，强调先研究代码再报告，只报告可证明的问题。
ML Experiment 是一个面向机器学习实验的技能，用于把经验性问题转化为可支持决策的证据，覆盖训练、微调、权重适配、推理与服务配置对比，强调可归因的比较、训练数据适配与结果解读。
介绍 Qdrant 中滑动时间窗口的扩展方案，适用于只需快速检索近期数据、旧向量可过期或降速访问的场景。涵盖分片轮换（推荐）、集合轮换与过滤删除三种策略，以及冷热分层、时间戳索引和常见禁忌。
SQL 注入攻击手册类技能，面向已掌握 UNION、报错与布尔盲注基础的测试者，覆盖分数据库利用、带外外传、二阶注入、参数化查询绕过、过滤规避与提权到操作系统等进阶内容。
用于通过命令行读写和更新 Google Sheets 数据的 CLI 工具，支持查找表格、读取表格数据、按主键或索引更新单元格、追加行以及批量操作，适合在终端或自动化流程中处理电子表格。
Flowso 是一个用于在本地构建和调试 WhatsApp Flows 的 CLI 工具，支持多屏导航、动态数据端点、可执行场景与流程诊断，并可部署到 Kapso。
migration-config-skill 是 Google Cloud 生成式 AI 仓库中的配置技能，用于保存 Gemini Enterprise 迁移的源与目标环境参数及已验证的 DataStore 映射，作为迁移配置的单一事实来源。
用于调用 ElevenLabs 生成配音音频的技能，支持时间戳、发音检查与表现力控制，默认使用 Eleven v3 与音频标签提示，并输出音频、时间戳 JSON、脚本与清单文件。
SGDS 的可搜索下拉框 Web Component 技能，含 sgds-combo-box 与 sgds-combo-box-option，支持客户端过滤、多选标签、异步服务端过滤、清除按钮等，适用于表单选择场景。
SGDS 的键值数据展示组件技能：用 <sgds-description-list> 渲染单行标签-值，用 <sgds-description-list-group> 包裹多行并可选分组标题与描述，替代原生 <dl>/<dt>/<dd> 以获得一致的 SGDS 样式。
面向临床试验结局的逻辑回归技能，覆盖二分类、有序与多分类结局，强调按 FDA 2023 协变量调整指南报告边际与条件估计量，含 g-computation、Firth 惩罚、比例优势检验等实现要点。
面向确证性临床试验的缺失数据敏感性分析技能，涵盖MAR下的MMRM（Kenward-Roger校正）、基于参照的插补（J2R/CR/CIR/LMCF）、临界点分析、模式混合与选择模型，并给出R/Python实现与监管实践要点。
面向临床试验的生存分析技能，覆盖Cox比例风险回归及PH诊断、限制平均生存时间（RMST）、竞争风险、区间删失与复发事件等方法，并给出Python与R实现要点。
基于 matplotlib 面向对象 Figure/Axes API 构建出版级图表的技能，涵盖 constrained_layout、rcParams 定制、Type-42 字体嵌入、CVD 安全配色与大散点栅格化，适配 matplotlib 3.8+、seaborn 0.13+。
为分布图添加 p 值括号、显著性星号与效应量标注的技能，覆盖 R 的 ggpubr、ggsignif、rstatix 与 Python 的 statannotations，强调检验方法需与数据结构匹配并做多重检验校正。
用于在集合数超过 4 个、Venn 图难以阅读时绘制 UpSet 交集图，支持 R 的 ComplexUpset、UpSetR 与 Python 的 upsetplot，并说明排序、高亮、属性面板及常见错误。
面向 DESeq2/edgeR 差异表达结果处理的技能：提取、过滤、注释并导出差异表达结果，重点正确处理 padj=NA（独立过滤、Cook's 距离离群、组内全零）以及 FDR 控制方法选择。
用于生成可复现生物信息学分析报告的 Jupyter Notebook 技能，借助 papermill 实现参数化与批处理执行，并可导出 HTML/PDF。
从肿瘤单细胞或单核 RNA-seq 推断大规模拷贝数变异，用于区分恶性与正常细胞并识别亚克隆。涵盖 inferCNV、copyKAT、SCEVAN、Numbat 四种方法的原理、参数、参考选择与常见错误。
用于单细胞数据的细胞类型比例差异丰度检验技能，覆盖 Milo（miloR）、scCODA、sccomp、propeller 四种方法，比较不同条件下细胞组分是否变化，并说明比例数据的单纯形约束、样本为重复单位及成分与表达混淆等限制。
多引擎网页搜索技能，按优先级自动降级调用百度、Ark、Tavily、Brave、Exa、Serper、博查、DuckDuckGo 等脚本，返回结构化搜索结果，可用于获取金价、股价、天气、新闻等实时外部数据。
runtime-inspector 是一个运行时分析技能，用于识别进程入口点、追踪进程生成链、梳理 IPC 通信通道，并评估通信契约强度与进程生命周期风险，如协议漂移、僵尸进程和静默故障。
为 Pi/OpenClaw agent 提供双引擎网络搜索能力：Grok AI 搜索（实时联网+AI 分析）与 Tavily 搜索（结构化结果+网页抓取），并含网页抓取、站点映射与双引擎交叉验证脚本，用于查找最新信息、文档、新闻等联网任务。