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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这是一个面向分析埋点与数据衡量的技能，帮助用户搭建、改进或审计网站与产品的分析追踪体系。它强调以决策为导向而非堆砌数据，从业务问题出发反推需要追踪的事件，并给出事件命名规范、追踪计划框架、常见事件清单（营销站、产品、电商）、事件属性、GA4 与 Google Tag Manager 实现方式、dataLayer 模式、UTM 参数策略、调试与验证方法以及隐私合规注意事项。适用于需要规划埋点、配置 GA4/GTM、统一命名与 UTM 规范、排查事件未触发或重复等问题的场景。
AnnData 是一个用于处理带注释数据矩阵的 Python 包，将实验测量数据（X）与观测元数据（obs）、变量元数据（var）以及多维注释（obsm、varm、obsp、varp、uns）一起存储。它最初面向单细胞基因组学，通过 Scanpy 使用，如今已作为通用框架，适用于任何需要高效存储、操作和分析的带注释数据。该技能适用于创建、读取或写入 AnnData 对象，处理 h5ad、zarr 等基因组学数据格式，进行单细胞 RNA 测序分析，使用稀疏矩阵或 backed 模式管理大型数据集，拼接多个数据集或实验批次，对带注释数据进行子集、过滤或转换，以及与 scanpy、scvi-tools 等 scverse 生态工具集成。核心能力涵盖数据结构、输入输出操作、拼接、数据操作和最佳实践。
ascii-visualizer 是一个用于生成 ASCII 艺术可视化的技能，可为系统架构、实现计划、工作流、数据、文件树、对比方案和进度指标等创建清晰的纯文本图示。资料未提供安装命令或收费信息。
用于配置 Azure Database for PostgreSQL Flexible Server 的密码less认证（Microsoft Entra ID）及相关数据库访问管理的 AI 技能，聚焦现有服务器的 Entra ID 认证迁移、开发者访问与托管标识配置。
用于构建稳健交易策略回测系统的中文技能介绍，关注前视偏差、幸存者偏差与交易成本等常见问题，适合开发回测基础设施、验证策略稳健性及实现前推分析；不适用于实盘执行、投资建议或数据质量未知的场景。
一项面向 Better Auth 的配置实践技能，指导安装、环境变量、数据库适配器、会话管理、插件与客户端接入。所有细节以官方文档 better-auth.com/docs 为准，示例命令与配置项保持原样。
面向商业分析师任务的 AI 技能，提供数据分析、BI 仪表板、KPI 框架、预测建模与数据叙事等指导与最佳实践，适用于商业分析相关流程，不适用于无关领域。
Chart Generator 是一项用于从数据生成图表和可视化的技能，支持多种图表库与输出格式。它可分析数据结构与类型、识别合适图表、计算聚合统计，并生成柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、树状图、直方图、箱线图及时间序列等可视化。
面向 Empathy Ledger 的 AI 数据分析技能，用于处理转录文本、主题、引语与故事推荐。
用于从数据创建图表、图形和可视化报告的 AI 技能，支持折线图、柱状图、饼图、散点图、直方图、箱线图和热力图等，适用于用户需要可视化数据或生成带图形的报告的场景。
这是一个面向 SQL 数据库迁移的技能，覆盖 PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server，重点在于零停机部署、数据完整性与回滚方案。它提供迁移策略与实施指导，包括迁移分析报告、零停机实施计划（如 expand-contract 或 blue-green 策略）、版本控制的迁移脚本、迁移前后校验套件、自动与手动回滚流程、批处理与并行执行等性能优化，以及进度跟踪与告警的监控集成。适用于需要指导、最佳实践或检查清单的零停机迁移场景，以及为关键 schema 变更设计回滚流程。任务与 SQL 数据库迁移策略无关时不适用。输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审，缺少必要的输入、权限、安全边界或成功标准时应先澄清。
面向 PostgreSQL 与 Vercel Edge Runtime 的 Drizzle ORM 开发技能，提供查询、事务、关系、迁移、性能与类型推断等模块化参考，并含查询校验脚本。
面向 Logseq 用户的迁移技能：当用户询问 Markdown（MD）图谱迁移到 Database（DB）格式、版本间导入导出、命名空间处理、标签转类、属性类型推断等问题时自动调用，提供迁移前检查、迁移流程、常见问题与策略建议。
ml-expert 是一个基于智能体的机器学习实现技能，可生成专注 PyTorch 的 ML 实现专家代理，用于编写模型架构、训练管线、优化策略与性能改进，并产出测试和文档。
Neon PostgreSQL 无服务器数据库技能，涵盖连接池、分支、无服务器驱动与优化，适用于部署到 Neon 或构建无服务器应用时使用。
面向 Upstash Redis 的实战模式集合，覆盖缓存、限流、会话存储、发布订阅与排行榜等常见用法，配合 TypeScript 示例展示如何接入 @upstash/redis 与 @upstash/ratelimit。
schema-visualizer 是一个数据库模式可视化技能，可从数据库模式生成 ERD、Mermaid 图表与文档。支持分析表、列、外键、索引与约束，并从 Prisma、TypeORM、SQLAlchemy 等 ORM 模型或迁移文件提取模式。
通过浏览器自动化与 Slack 工作区交互的技能，用于查看未读频道、浏览 Slack、发送消息、提取数据与查找内容。使用 agent-browser 连接已有会话或打开 Slack 页面，而非官方 API。
Spec Discovery 技能用于扫描仓库中的 specs 目录，解析规范文档并提取需求 ID（如 REQ-NOTIFY-001）、标题及可追溯元数据（仓库、路径、SHA-256 哈希），输出给下游智能体使用。
SQL Optimization Patterns 是一个专注于 SQL 查询优化的技能，旨在通过系统化优化、合理索引和查询计划分析，将缓慢的数据库查询转变为快速操作。它适用于调试慢查询、设计高性能数据库架构、优化应用响应时间、降低数据库负载与成本、提升大数据集的可扩展性、分析 EXPLAIN 查询计划、实现高效索引以及解决 N+1 查询问题。该技能提供明确目标与约束、应用最佳实践并验证结果、给出可操作步骤与验证方法等指导，详细模式与示例可参考 resources/implementation-playbook.md。
用于软件项目依赖映射、分析与可视化的技能，可提取并审计 npm、pip、cargo、maven、go.mod 等包管理器的依赖树，检测循环依赖、安全漏洞、许可证合规与过期包，并可生成交互式依赖图。
一个用于从 clawhub 数据库重新查询并更新当前仓库 README.md 的技能：按类目各输出 Top 8，依据星级、下载量与历史安装排序，自动覆盖生成榜单文档。
该技能用于对 A/B 测试结果进行统计分析，涵盖统计显著性检验、样本量验证、置信区间计算及上线/延长/停止建议。可读取用户提供的 CSV、Excel 或分析导出数据，必要时生成 Python 脚本完成计算。
该技能用于对用户参与度数据做群组分析，涵盖留存曲线、功能采用趋势与分群洞察。它读取 CSV、Excel、JSON 或 SQL 查询结果中的群组数据，校验结构并汇总统计，计算各群组的留存率与参与趋势，识别留存曲线、流失模式与异常，比较不同群组的功能采用率，并按需生成基于 pandas 与 numpy 的 Python 分析脚本。它可输出留存热力图、群组进展折线图、功能采用对比图等可视化，找出早期流失、后期参与变化、功能采用聚类、季节性趋势等模式，并给出定性访谈、问卷、会话回放、赢单与流失分析及 A/B 测试等后续研究建议。适用于分析不同时期用户群的留存与流失、比较功能采用速度、定位表现不佳的群组及设计后续调研。使用时建议提供时间维度、明确定义群组、补充产品变更背景与多类指标，数据至少覆盖 3 至 4 个群组。