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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songsee 是一个命令行工具（CLI），用于从音频文件生成频谱图（spectrogram）和特征面板可视化（feature-panel visualizations）。它支持通过一条命令直接输出单张频谱图，也支持同时渲染多种可视化视图（如 spectrogram、mel、chroma、hpss、selfsim、loudness、tempogram、mfcc、flux），并以网格形式排列。该工具提供时间切片能力，可指定起始时间与时长截取音频片段进行可视化，还能从标准输入读取音频数据，便于接入管道处理流程。输出格式支持 jpg 与 png，并可通过参数控制调色板风格、输出宽高、FFT 窗口与跳数设置以及频率范围。音频解码方面原生支持 WAV 与 MP3，其他格式依赖 ffmpeg（若环境已安装）。适合音频分析、音乐信息检索研究、音频内容可视化与调试等场景。
Strava Skill 是一个通过 Strava API 加载和分析 Strava 活动、统计与训练数据的技能。它支持获取最近活动列表、按日期筛选活动、查看活动详情、读取运动员资料与统计数据，并处理分页和令牌刷新。使用前需创建 Strava API 应用、完成 OAuth 授权并配置访问令牌等凭据。该技能以 curl 命令调用 Strava API，适用于跑步、骑行、游泳等运动数据的查询与分析场景。
该技能用于通过 Twitter API v2 查询 Twitter/X 数据，支持搜索推文、获取用户资料、查询用户时间线和关注者等操作。使用前需配置 TWITTER_BEARER_TOKEN 环境变量，通过 curl 命令调用官方 API 端点，并以 jq 格式化输出结果。该技能为只读模式，使用 bearer token 即可完成查询；如需发布内容则需要 OAuth 1.0a 用户上下文。各端点存在速率限制，具体请参考 Twitter API 文档。
基于 YouTube Data API v3 的分析工具包，可分析频道、视频与搜索结果，自动保存 JSON 结果并生成 Markdown 摘要。需配置 Google Cloud 项目与 API Key。
DeepChat Data Import 是一个面向开发者的技能，用于构建可导入、检查、迁移或分析 DeepChat 本地数据的第三方工具。该技能把 DeepChat 的 SQLite 数据库模式视为内部但可记录的契约，强调在精度重要时先检查当前数据库模式、优先使用只读快照、避免写入正在使用的用户配置。工作流程从识别数据来源开始，涵盖实时 DeepChat 配置、复制的配置、同步备份、导出的 agent.db 或旧版 chat.db；随后依据参考资料定位 agent.db、sidecar 文件、加密元数据与备份路径，判断数据库是否加密、能否通过 Electron safeStorage 解锁或需要向用户索取 SQLite 密码，并参考 provider 配置、设置、会话、消息及旧版表关系，最终编写提取器代码、映射数据或创建兼容导入。使用前需获得用户明确同意，因为 provider 密钥、OAuth 令牌、MCP 环境变量等可能敏感；同时禁止第三方工具以读写方式打开运行中的 agent.db，推荐复制相关文件或通过 DeepChat 自身的 SQLite 备份 API 操作。
StarRocks 备份与恢复技能，用于通过备份仓库（repository）对 StarRocks 数据进行快照式保护。该技能覆盖备份仓库创建（例如基于 Broker 的 S3 仓库）、对表或数据库执行全量快照备份、查看备份任务状态，以及从快照恢复数据。资料中给出了创建仓库、执行 BACKUP SNAPSHOT、SHOW BACKUP 查询状态和 RESTORE SNAPSHOT 恢复的 SQL 示例，并说明备份仓库路径需使用 s3a:// 前缀。适用于在计划维护、风险变更前或日常运维中建立数据保护流程。
StarRocks ETL and Tasks 是一套用于在 StarRocks 中设计 ETL 管道并以异步或定时方式运行任务的技能。它覆盖四类典型管道模式：从 S3 的每日批量加载、带自动去重的增量加载、基于 Kafka Routine Load 与异步物化视图的实时聚合管道，以及 SCD Type 2 缓慢变化维度实现。核心执行机制是 SUBMIT TASK 语句，自 v2.5 起支持异步后台执行，自 v3.3 起支持定时调度，可运行 CTAS、INSERT INTO/OVERWRITE、CACHE SELECT 等 ETL 语句，避免长查询导致客户端超时。技能还提供任务监控（查询 information_schema.tasks 与 task_runs）、任务删除以及 FE 配置调优参数说明。适用于需要原生调度、后台回填、分区刷新或数据迁移的场景，不适合需要立即返回结果或已有 Airflow/dbt 编排的情况。
StarRocks Monitoring 是一个用于监控与维护 StarRocks 集群的 Agent 技能，覆盖集群与 BE 健康检查、磁盘使用与 tablet 分布、运行中查询查看与终止、compaction 诊断与触发、tablet 修复与副本重平衡、CBO 统计信息收集以及日常/每周/每月例行维护规划。它通过 SHOW PROC、SHOW PROCESSLIST、KILL QUERY、ALTER TABLE COMPACT、ADMIN REPAIR/REBALANCE、ANALYZE TABLE 等命令提供可执行的操作指引，适合数据库运维与数据平台人员使用。
StarRocks 资源管理技能，用于控制 StarRocks 集群的算力与存储资源消耗。主要涵盖三类能力：会话级资源控制（查询超时、单查询内存上限、并行度、磁盘溢写）、资源组（通过分类器将用户或角色映射到资源组，实现 ETL 与交互式看板等工作负载隔离，可设置 CPU 权重或独占核心、内存比例与并发上限）、存储卷管理（创建 S3 等远程/分层存储卷，并将表数据指向远程存储）。适合需要隔离工作负载、限制单查询资源、控制并行度或配置远程存储的场景。
该技能用于在指定标的上快速回测一种交易策略。它会根据参数（策略、标的、交易所、周期）自动生成一个完整的 Python 回测脚本，脚本内容涵盖数据获取、信号生成、回测执行、统计输出与图表绘制。脚本默认使用 VectorBT 进行回测，通过 OpenAlgo 的 client.history() 获取行情数据，并以内置模板作为起点，生成到 backtesting/{strategy_name}/ 目录下。支持多种内置策略（如 EMA 交叉、RSI、唐奇安通道、Supertrend、MACD、SDA2、动量、双动量、买入持有、RSI 累积等）。回测结果会打印完整统计信息、与基准（默认 NIFTY 50）的对比表，并尽可能生成 QuantStats HTML 报告、Plotly 净值曲线与回撤图，同时导出交易记录 CSV。
用于 VectorBT 策略参数优化的技能，测试参数组合并生成热力图，按策略名、标的、交易所、周期运行。
VectorBT 回测专家技能，用于编写和运行策略回测、生成入场/出场信号、分析组合表现、优化参数并获取行情数据；默认以 TA-Lib 计算指标，支持 OpenAlgo、yfinance、CCXT 等数据源与多市场费率模型。
Cognee 数据集切换技能：将当前 Claude Code 会话切换到另一个 Cognee 数据集。会话不跨数据集，切换时会先把当前会话同步进图，再在目标数据集上新建会话；可列出可写数据集供选择，也可直接指定名称。
用于分析市场广度图的技能：结合标普500广度指数（200日均线）与美股上升趋势比例，给出中长线战略与短线战术信号。资料称所有分析与输出均使用英文。
sector-analyst 是一个用于分析板块与行业表现图表的技能，帮助判断市场周期位置并预测板块轮动。它结合观察到的表现数据与板块轮动原则，输出客观评估和概率化情景分析。
该技能通过量化数据分析评估美股市场泡沫风险，采用修订版 Minsky/Kindleberger 框架 v2.1。强调以可测量数据取代主观印象，设有明确的数值阈值、两阶段评估流程（先量化后定性）以及确认偏误防范清单。v2.1 版将定性调整上限从 +5 降至 +3 分，并新增“风险升高”阶段（8-9 分），最终得分范围为 0-15 分。
CSV Summarizer 是一个读取 CSV 文件并输出其行数与列数的工具，使用方式为在命令行运行 python scripts/summarize.py path/to/file.csv。资料未提供更多功能、平台或限制说明。
用于调试 TTS 与音频流水线的 WAV 音频分析技能，可统计采样、时长、幅值、标准差、静音比例，检查过零率、削波、NaN/Inf 与 DC 偏移，并验证采样率、位深、声道数和 RIFF 头，帮助定位生成语音的质量问题。
该技能用于查询 TrueFoundry AI Gateway 的请求链路追踪数据，可分析流量、成本、延迟、错误与 Token 用量，基于 spans 查询 API（POST /api/svc/v1/spans/query）实现。
tscircuit/schematic-trace-solver 仓库中用于原理图走线求解器可视化的技能，覆盖 solver 的 visualize()/preview() 输出、调试图形、SVG 快照与无头产物生成。
面向 earthquake.usgs.gov 的 API 技能，用于通过 unbrowse 运行时获取 USGS 地震信息，例如最新地震 GeoJSON 源与地震地图页面。需先安装 unbrowse 运行时并添加该技能后方可调用。
该技能用于将原始公司列表转化为带评分和证据的潜在客户列表。它回答每行三个问题：账户是否属于目标客户、为何现在联系、开场白写什么。核心是区分“信号”（有日期的事件，仅3-5%冷基出现）和“数据点”（永久事实，几乎全有），并强调无URL和日期不视为信号。流程包括审计数据、停止筛选、公司概况、员工数、信号与数据点、邮箱、第二联系人等7个步骤，每步记录覆盖行数、产出、花费与耗时。输出为扁平CSV，含公司信息、筛选结果、员工数、匹配度、信号、数据点、联系人、文案等固定列块。适用于B2B外呼前的数据梳理与评分，不负责写序列、发送或人员评分。
sql-server-skills 是面向 AI 智能体的 SQL Server 技能集，通过 sqlcmd 与 T-SQL DMV 覆盖性能诊断、索引分析、执行计划解读、查询优化、架构管理、备份恢复和监控等任务。技能按主题拆分为多个子技能文档，并提供诊断脚本与决策树，帮助智能体在服务器变慢、查询超时、索引缺失、锁阻塞、架构变更和备份恢复等场景下定位问题并按流程操作。需要 sqlcmd 与 SQL Server 2016+ 支持。
SQL Server 备份与还原技能，涵盖完整、差异和事务日志备份，以及使用 NORECOVERY/RECOVERY 的还原、时间点还原、RESTORE VERIFYONLY 校验和备份历史查询，帮助制定恢复模型与备份策略。