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
22,039 个结果
Logo Semantic Fusion 是一个用于标志（Logo）概念设计与评估的技能，专注于“语义融合”这一明确设计问题：当两个或多个品牌含义需要共享同一轮廓、笔画、负空间或字形骨架时，如何构建一个结构上共享的单一创意。它提供从适用性判断、语义梳理、概念家族生成、评分筛选、受控渲染到成品验证的完整工作流，并支持设计/重设计、评审、比较、仅提示词四种模式。该技能强调不要强行融合，若更简单的字标、单一符号或更广泛的识别系统更适合品牌，应明确建议替代路线。
generate2dmap 是一个面向 2D 游戏地图生成的技能，属于 0x0funky/agent-game-forge 项目。它以内置图像生成为默认视觉素材来源，帮助开发者生成和修订可用于生产的 2D 游戏地图。该技能强调地图不应只是一张图片，而应是一个可玩的地图包，包含基础地形、独立道具、碰撞、区域和引擎原生场景节点等分层结构。它提供多种地图模式（tile_mode、scene_mode、side_scroll_mode、grid_mode、room_chunk_mode、baked_scene_mode），并映射到视觉模型、运行时对象模型、碰撞模型和引擎目标等底层管线轴。技能还规定了基础层与运行时对象的分离契约、图像生成提示词的排除条款、视觉参考交接流程以及参数契约，适用于 RPG、塔防、平台跳跃、战术、Roguelike 等多种游戏类型的地图制作。
本技能用于对视频进行逐镜头分析，并将分析结果整理成故事板式的参考文档，帮助用户理解导演的视觉决策。其核心理念是不止描述画面中可见的内容，而是推断每个视觉选择背后的原因。分析围绕五个导演决策维度展开：构图、焦距、运动、剪辑和叙事功能。工作流程包括读取项目状态与源媒体、读取转写或音频上下文、检测或标记镜头边界、批量提取代表性帧、在撰写分析前查看画面、逐个分析镜头、用一两句话总结场景的整体视觉规则，并在用户需要时生成故事板参考图或结构化分析产物。输出包含每个镜头的镜头编号、景别、镜头与情绪、运动、时间码、时长、叙事功能，以及构图、焦距、运动、剪辑、叙事五方面的说明，最后给出导演逻辑与视觉规则总结。适用于需要逐镜头电影分析、导演逻辑解读、摄影研究的场景。
AI Creative Strategist 是一个面向创意策略的前置工作流技能，用于在正式制作视觉素材之前先确定“要做什么”。它通过研究竞品、分析趋势并生成视觉方向预览图，让使用者先看到方向再决定投入制作。技能流程包括：诊断创意需求、收集竞品情报、生成2至3个视觉方向选项、根据反馈迭代、最终输出完整创意简报。它依赖 MCP 服务器完成图像生成与视觉研究：图像生成可选 Glif 或 Replicate，视觉研究可用 Playwright 抓取竞品截图，并可配合 Perplexity 做趋势研究、Firecrawl 做竞品信息分析。预览图推荐使用 Nano Banana Pro 模型，据资料每张约 0.02 美元、约 3 分钟。适用于新视觉活动或品牌、产品发布视觉方向、现有视觉表现不佳、需要与竞品区隔、不确定风格取向等场景；若已有清晰简报或仅做简单一次性生成，则建议跳过。
这是一个用于执行 AI 图像生成的核心技能，目标是在通过 Replicate API 生成图像时获得最佳质量。它覆盖模型选择、提示词构建、API 调用、迭代与质量验证的完整流程。默认使用 Glif 上的 Nano Banana Pro 文生图模型（ID：cmi7ne4p40000kz04yup2nxgh），约 20 秒即可生成高质量图像。技能提供结构化的提示词公式（主体＋场景＋风格＋光照＋质量增强词），并给出摄影、插画、艺术风格与多种光照预设，以及常用宽高比对照表。工作流包括：明确需求、构建提示词、生成初稿、提交反馈、按反馈迭代、确认或继续修改，并配有质量检查清单与常见问题解决方案。适用于产品图、生活方式场景、美食摄影、科技/SaaS 视觉、抽象概念图等静态图像生成；需要文字渲染时应改用 Recraft v3 或 Ideogram v3，需要图生视频时先生成图像再转交视频生成技能。
Visual Explainer 是一个用于生成自包含 HTML 页面的技能，可将系统架构、代码变更、执行流程、计划和数据以可视化方式呈现。该技能强调“必须包含可视化元素”，要求输出至少一个承载真实信息的主要视觉产物，不能仅用装饰性样式包裹文字。支持多种图表类型，包括架构图、流程图、序列图、状态机、ER 图、依赖图、时间线、路线图、仪表板、KPI 面板以及语义化 HTML 数据表格。对于报告、评审、复盘、审计或计划分析类页面，要求至少包含两种视觉形式：一种结构性视觉（图表、流程、架构图、时间线、依赖视图）和一种证据性视觉（表格、KPI 仪表板、对比面板、热力图式状态网格）。该技能还提倡主动表格渲染：当遇到 4 行以上或 3 列以上的表格数据时，自动生成 HTML 页面而非终端 ASCII 表格。输出为单个自包含 HTML 文件，默认写入 ~/.agent/diagrams/ 目录，并在浏览器中打开。适用于开发者理解系统、产品经理查看全局、团队评审提案等场景。
Force Graph Exporter 是一个把思维导图 JSON 大纲转换成独立浏览器页面的工具。它接收符合标准思维导图大纲格式的 JSON 文件，输出为包含力导向图（force-directed graph）可视化的单个 HTML 文件，图形渲染由 force-graph 库提供。生成的 HTML 文件无需服务器即可在任何浏览器中打开，但由于通过 CDN 加载 force-graph 库，需要联网才能正常显示图形。当用户提到“interactive map”“force graph”“web mindmap”等关键词时触发使用。
Spectrum Design Data 是 Adobe 提供的设计数据查询技能，通过 @adobe/design-data-mcp MCP 服务器访问 Spectrum 设计令牌（design tokens）、组件 schema 与设计系统结构。该服务器使用内嵌 wasm，无需 CLI 二进制文件，读取操作也不需要环境变量或数据集路径配置。它提供五个工具：design-data-primer 用于获取内嵌 Spectrum 数据集的结构概览（令牌数量、可用 mode-set、组件列表、分类字段与数据来源）；design-data-query 按查询表达式过滤令牌；design-data-suggest 按自然语言意图推荐令牌；design-data-component 按组件 ID 获取完整组件声明；design-data-resolve 在指定 mode-set 上下文中解析令牌的具体值。适用于在使用或扩展 Adobe Spectrum 时查找设计令牌、组件 schema 和设计系统决策。
plan-assets 是一个用于电商店铺页面生产的资产规划技能，属于 aetheria-labs1/storefront-skills 技能集。它读取已批准的页面计划（PLAN_APPROVED）中的资产需求，将其转化为永久、经过验证的生产绑定。该技能负责资产盘点、选择、导入、上传、允许的生成与编辑、来源追溯以及最终槽位状态管理，但不改变页面策略、最终文案或区块顺序。它优先搜索真实媒体，管理用户选择与上传，发现并调用可用的图像生成与编辑能力，并遵循先移动端后大屏的解析顺序。最终输出资产绑定表和资产生产记录表，状态分为 ASSETS_READY、ASSETS_PENDING_USER 和 ASSETS_BLOCKED。
Content Cascade 是一个把 YouTube 视频转成整套内容的技能：抓取字幕，按你的语气风格生成博客文章、Twitter 长推文和 LinkedIn 帖子，可选保存到 Supabase。
基于 Kallaway 欲望框架生成 YouTube 视频钩子的技能，输出视觉、口播、文字三钩对齐，并用四大戒律与六个力量词评分。
ideation 是内容再利用工作流中的YouTube视频选题技能：基于已有调研与竞品分析生成有定位的视频创意，输出结构化选题简报，供后续 hooks、outlines 使用。属于策略环节，不重复深度调研。
响应式设计技能，讲解容器查询、流体排版与间距、CSS Grid/Flexbox 布局、移动优先断点策略、响应式图片与表格、自适应导航等现代响应式实现方法，适用于构建跨屏幕尺寸自适应的界面。
一份关于如何设计高质量排版的技能说明，主张避免使用 Inter、Roboto 等通用字体，推荐 JetBrains Mono、Playfair Display、IBM Plex 等更具辨识度的字体，并给出字体搭配与字重、字号对比原则。
使用 Remotion 实现可编程视频制作的技能：从文本指令出发，通过场景规划、资产编排与校验关卡，批量生成风格一致、符合品牌的自动化视频内容。
Linux 内核态 CVE 漏洞检测与 PoC 验证工具，专为 AI Agent 设计。内置 88 个内核 CVE 检测器（2003-2026），覆盖 Netfilter、eBPF、TLS、io_uring、xfrm 等子系统的本地提权漏洞，采用 CTF 挑战模式客观验证漏洞可利用性。
信贷产品准入规则扫描技能，基于客户画像与目标产品风控规则库逐条匹配准入条件，输出符合、不满足、需确认三态评估报告，标注一票否决项与差距改进建议，用于授信方案设计阶段的主动预检。
面向对公客户经理与产品经理的产品路演方案生成技能，依据客户经营特征、金融需求、行业背景与竞争格局，输出需求诊断、产品组合推荐、竞品对比、收益测算与营销话术，用于客户拜访前的推介准备。
为前端 UI 提供图片来源的技能：优先使用免费资源（DiceBear 头像、Unsplash 照片、unDraw 插画），仅在需要定制品牌素材时才使用 AI 生成。
Rive 交互式动画方案：动画逻辑内置状态机，可响应用户悬停、点击、拖拽或数据变化。适用于交互按钮、开关、进度指示和多状态图标；简单循环装饰用 Lottie，静态插图用 SVG。
一套面向 SwiftUI 与 WidgetKit 的设计原则技能，通过对比高质量与粗糙实现，归纳间距、字体、配色、组件尺寸、导航、小组件与交互等规范，用于构建外观精致、贴近原生体验的 Apple 界面。
用于 AscendC 算子设计的技能：帮助完成算子的架构设计、接口定义与性能规划，产出 design.md 设计文档供后续代码生成消费；适用于算子设计、tiling 策略、内存规划、AscendC kernel 设计、两级 tiling、核间与核内切分等场景。
用于AscendC算子验证的测试用例生成技能，可根据算子设计文档（design.md）生成测试用例与标杆，供后续UT代码生成、精度验证和性能验证使用。
Catlass 算子端到端开发编排器，基于 ascend-kernel（csrc/ops），串联 catlass 设计、catlass-operator-code-gen 与 ascendc 子技能，按六阶段串行流程完成工程初始化、设计、代码生成与编译测试、接口文档、精度评估和性能评测。