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
17,421 个结果
Coinglass 是一套面向加密货币衍生品与机构资金数据的工具集，提供 37 个工具，覆盖期货持仓、鲸鱼追踪、成交量分析、清算数据与 ETF 资金流向等 8 大类。可用于查看资金费率、未平仓合约、多空比、强平热力图、Hyperliquid 大额持仓、链上大额转账以及比特币、以太坊、Solana、XRP 和香港 ETF 的每日资金流。该工具依赖 Coinglass API，需要配置 COINGLASS_API_KEY；资料显示 API 方案为 Professional（699 美元/月），速率限制 6000 请求/分钟，API 版本为 V4 并兼容 V2。
CSV Tools 是一个处理 CSV 文件的命令行技能，支持查看结构、分页预览、按列筛选、合并多个文件、列统计以及转换为 JSON 或 JSONL，适用于快速检查与分析 CSV 数据。
Drift Detector 是一个无需第三方依赖的命令行工具，可按主键比较两份 JSON 或 CSV 快照，报告新增、删除和字段变更的记录，适用于账单对账和外部系统同步检查。
用于在依据股票推荐行动前，核对实际季度业绩与研究/分析师预期是否相符。通过 mx-data（东方财富）拉取扣非归母净利润同比、营收同比、净利润同比、EPS，输出 PASS/WARN/FAIL 结论，避免基于未验证的增长预期建仓。
用于审计 JSON 数据管线快照的技能：检查解析合法性、标量字段覆盖、跨运行差异、阈值信号，并给出可解释的零信号结论。适用于快照结果为空、可疑或难以解释的场景。
LunarCrush 是一个面向加密货币的非结构化数据工具，专注于社交媒体情绪与内容情报。它提供 Galaxy Score、AltRank、社交声量、社交媒体主导度、影响者动态以及热门话题与类别等数据，帮助用户了解市场在讨论什么、情绪如何。与 CoinGecko、CoinGlass、DefiLlama 等提供价格、资金费率、TVL 等结构化数据的来源不同，LunarCrush 覆盖的是新闻、帖子、情绪、社交声量和叙事追踪等非结构化信息，可作为「人群情绪层」与结构化数据配合使用。它适用于社交情绪监测、新闻聚合、内容搜索、叙事追踪和影响者活动跟踪，常见工作流包括查询单个币种的社交指标与历史时间序列、按话题或类别获取新闻与帖子、跨范围搜索内容，以及查看特定创作者的数据。使用需要配置 LUNARCRUSH_API_KEY 环境变量。
Orderly Data 是一套用于获取 Orderly Network 链上与平台指标的接口技能，面向内容创作、报告撰写和数据分析场景。它整合了两类 API：一是需要密钥的 Data API，提供周/月度 KPI 概览、成交量分段、质押用户数、质押与流通量对比、OmniVault TVL、分发商（distributor）统计等内部指标；二是无需认证的 Public API，提供平台总持有量（USDC TVL）、永续合约成交量聚合、各交易对资金费率、交易奖励 epoch 数据、交易对与合约信息、支持的代币与链信息等公开链上数据。该技能给出了各接口的基础 URL、认证方式、关键字段与调用示例，并提示 Data API 指标每日更新而非实时、Public API 余额与成交量约每 10 分钟更新、资金费率每 8 小时更新。
ESP8266/ESP32 配合磁簧开关或霍尔传感器的单摆测重力加速度实验套件，涵盖硬件方案、固件烧录、数据采集、Web 仪表盘、g 值计算与教学文档。
Trade Simulator 是一个面向交易者的多智能体市场情景分析工具，基于 MiroFish 群体智能架构构建。它并非电子表格或静态回测，而是一种行为模拟：把金融市场当作环境，用 LLM 驱动的市场参与者智能体（鲸鱼、做市商、散户等）进行分轮次推演，从而分析定向冲击、催化剂事件、市场结构变化和投资组合压力等情景。该技能实现了 MiroFish 五阶段预测流水线，并接入实时市场数据（持仓量、资金费率、爆仓水平、鲸鱼持仓、多空比、订单簿深度、ETF 流向、价格 OHLC、社交情绪），自动生成智能体名册与参数。模拟结束后可生成 ReACT 分析报告，并允许用户对任意智能体进行访谈，了解其决策逻辑。
WOOFi Skill 是一个用于获取 WOOFi 去中心化交易所（DEX）公开数据的技能，无需 API 密钥即可访问其公共接口。它可以查询跨链的交换量、交易者数量、WOO 质押数据以及 TVL 等指标，支持 Arbitrum、Base、BSC、Optimism、Solana、Polygon、Avalanche、Ethereum 等多条链。资料显示该技能提供按链的月度与每日时间序列数据，包含交易量、交易者数、每日峰值交易者数等字段；同时提供质押总量与 APR 数据。资料还提示了两点注意事项：Optimism 链的峰值交易者数可能异常偏高（可能为机器人或空投猎人），若超过其他链 5 倍需标记；质押 APR 包含 MP（Multiplier Points）加成，实际基础 APR 更低。该技能适用于用户询问 WOOFi 指标、交易量明细、链上表现或跨链数据时调用。
WOOFi Bot 是一个面向 WOOFi 去中心化交易所（DEX）的完整功能技能，覆盖数据分析、兑换报价与兑换执行三大类能力。它通过公开 API 提供跨链交易统计、交易量来源拆解、代币与资金池数据、Earn 金库 TVL 与 APY、WOO 质押指标、用户持仓与交易量、WOOFi Pro 永续合约交易量、协议收入等查询；同时新增 v1 报价接口（POST /v1/quote）用于获取兑换汇率与滑点保护后的保底价格，以及 v1 兑换执行接口（POST /v1/swap）用于生成包含授权步骤的链上交易数据，返回 tx_steps 数组供钱包按顺序签名与广播。API 基础地址为 https://api.woofi.com，无需鉴权，限速 5 请求/秒，支持 bsc、avalanche、polygon、arbitrum、optimism、linea、base、mantle、sonic、berachain、hyperevm、monad、solana、fantom、zksync、polygon_zkevm、sei 等网络。适用于市场分析、DeFi 研究、仪表盘与报告构建、兑换前价格校验等场景。
woofi-swap-optimizer 是一个面向加密资产兑换场景的技能，用于实时扫描 WOOFi 的 sPMM 报价，并与主流 DEX 聚合器进行对比，寻找滑点极低甚至为零的最佳兑换路径。该技能在比较时会把 gas 费用、0.1% 手续费、滑点以及跨链选项一并纳入计算，并按扣除全部成本后的净美元收益对路径进行排序。使用前需要先激活钱包策略（wallet policy），再通过自然语言触发词启动；工作流程包括参数提取、余额校验、报价抓取、成本计算与排序、安全检查、生成报告，最后在用户明确确认后构造并广播 WOOFi 兑换交易。该技能支持 Arbitrum、Base、Ethereum、BNB Chain、Polygon、Optimism、Avalanche 等链，并内置滑点偏高、流动性偏低、未验证代币等风险提示。
一个基于 agent-browser 的 Slack 浏览器自动化技能，可在已登录的 Slack 工作区中查看未读消息、导航频道、搜索消息、提取数据并截图留证，无需 Slack API 或 OAuth。
songsee 是来自 steipete/openclaw 的命令行工具，可从音频生成频谱图与特征面板可视化，支持多面板、时间切片、标准输入与多种配色样式。
model-usage 是一个基于 CodexBar CLI 本地成本日志的脚本技能，用于按模型汇总 Codex 或 Claude 的使用成本，支持查看当前（最近）模型或全部模型明细，可输出文本或 JSON。
songsee 是一个命令行工具，用于从音频生成频谱图与特征面板可视化。支持频谱图、mel、chroma、HPSS、自相似、响度、tempogram、MFCC、flux 等多种视图，可输出图片或从标准输入读取音频。
Tavily Crawl 是一个基于 Tavily Crawl API 的技能，用于爬取整个网站并从多个页面提取内容。当需要探索文档站点、知识库或将多页面资源一次性读入上下文时适用。与 tavily-extract 的区别在于：已有具体 URL 时用 tavily-extract，需要从起始 URL 发现并读取多个页面时用本技能。使用前需在 ~/.openclaw/.env.local 中设置 TAVILY_API_KEY。支持 max_depth、max_breadth、limit、instructions、chunks_per_source、extract_depth、format、select_paths、exclude_paths、allow_external、timeout 等参数。官方提示 max_depth ≥ 2 可能耗时数分钟并返回大量数据，建议始终以 max_depth=1 和 limit=20 起步。
X Manager 用于管理 X（原 Twitter）账号，可发推、点赞、回复、转推、查看时间线、搜索、自动互动与数据分析。支持多用户凭证隔离，通过命令行脚本操作，适合需要批量或自动化处理 X 账号互动的场景。
用于 Google Drive 的命令行上传技能：通过 gws drive +upload 上传文件并自动识别元数据。
本技能用于将 Streamlit 应用连接到 Snowflake 数据库。当需要设置数据库连接、管理密钥或从 Streamlit 应用查询 Snowflake 时使用。核心建议是始终使用 st.connection("snowflake") 而非原始连接器，以获得连接池、内置缓存、自动重连以及与 st.secrets 的配合。在 Snowflake 中运行的应用可使用调用者权限连接（Streamlit 1.53+），按查看者的角色执行查询以适用行级安全。查询支持 ttl 参数缓存结果，支持参数化查询防止 SQL 注入，可通过 session 写入数据，并可在 secrets 中定义多个连接。还可基于 Snowflake Cortex LLM 构建聊天界面，并针对 Python 3.12+ 的依赖问题给出了显式依赖声明建议。
专业技术博客写作 Skill，面向企业级科技博客、产品公告、行业分析与白皮书等场景，风格借鉴顶级科技公司博客，强调数据驱动、结构精密、高信息密度。适用于英文技术写作或中英混合场景。
一套数据可视化技能，涵盖图表类型选择、配色理论与标注规范，并给出通过 inference.sh CLI（belt）运行 Python 或 HTML 生成图表的做法。包含柱状图、折线图、散点图、热力图等示例与常见错误对照。
china-stock-analysis 是一个基于价值投资理论的 A 股分析技能，面向低频交易的普通投资者。它通过 akshare 获取公开财务数据，提供四类核心能力：股票筛选、个股深度分析、行业横向对比和估值计算。使用时先检查是否已安装 akshare，再按工作流调用 scripts 目录下的脚本完成筛选、数据抓取、财务分析与估值，输出 JSON 结果或中文 Markdown 报告。分析过程还会检测应收账款、现金流背离、存货、毛利率、关联交易和股东减持等财务异常信号，并提示 A 股政策敏感度和股东结构信息。该工具仅作参考，不构成投资建议。
Stata 命令与配方编写技能。它能把用户用自然语言描述的数据或统计任务，转写成可正确运行、可直接粘贴进 Stata 执行的代码——多步骤任务输出完整的 .do 文件，简单任务输出简短命令序列，而不是伪代码。该技能强调 Stata 的精确性：能跑通不代表结果正确，因此它在写代码时会关注面板/时间序列结构设定、合并后 _merge 检查、gen 与 egen 的选择等容易产生静默错误的细节，并在存在更合理写法时说明原因。内置配方库涵盖 ARDL 建模、时间序列回归、面板回归、Dickey-Fuller 检验、单位根检验与面板单位根检验（IPS）。适用场景为计量经济学与统计分析中的 Stata 脚本编写。限制：本技能本身不运行 Stata，无法验证代码实际执行结果，仅能通过阅读保证正确性；也不会获取或编造用户的真实数据，示例基于 Stata 自带数据集。