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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该技能用于将 Anthropic 官方品牌配色与字体应用到各类产物中，使其呈现 Anthropic 的视觉风格。它定义了主色（深色 #141413、浅色 #faf9f5、中灰 #b0aea5、浅灰 #e8e6dc）与强调色（橙 #d97757、蓝 #6a9bcc、绿 #788c5d），并规定标题使用 Poppins、正文使用 Lora 字体，在字体缺失时自动回退到 Arial 与 Georgia。技能会智能应用字体（24pt 及以上标题用 Poppins，正文用 Lora）、根据背景智能选择文字颜色、为非文字形状循环使用强调色，并通过 RGB 颜色值保证品牌色彩一致性。适用于需要为文档、演示文稿等产物套用 Anthropic 品牌外观的场景。
gitframes 是一个代码优先的视频 SDK：视频以 TypeScript Composition 形式描述，在 Node.js 中通过 WebGPU 原生渲染，无需浏览器、Puppeteer 或 Chromium。该技能用于新建 gitframes 视频项目，或把 gitframes 加入现有 Node.js 项目，并完成首次渲染验证。
gitframes-compose 是用于基于 gitframes WebGPU SDK 以代码方式设计、组织和动画化视频合成的技能。适用于创建场景、布局树、动态排版、3D 摄像机、音频响应驱动和图表动画等，要求已安装 gitframes npm 包。
gitframes 的 WebGPU 后处理与视觉特效技能：为 2D 视频、图层和合成添加调色、胶片质感、模糊、3D 空间光照与设备端视觉（检测、分割、姿态、抠像），效果参数可由信号或音频驱动。
gitframes-render 是 gitframes 的渲染技能，用于在 Node.js 中借助原生 WebGPU（Dawn）与 mediabunny WebCodecs 硬件编码器无头渲染、检查、测试和导出视频与帧网格。适用于校验合成、排查渲染问题、生成关键帧 PNG、帧网格和最终 MP4/WebM。
根据假设生成严谨的实验设计清单，帮助研究者在运行实验前明确可证伪预测、变量、基线、消融、混杂因素、统计方案与算力预算，适用于机器学习等实证研究场景。
面向产品经理的压力测试角色扮演技能：让 PM 与逼真的设计师或工程师角色对话，练习处理棘手沟通场景，并在 3-5 轮交流后获得角色视角的复盘与框架对照分析。
一个面向产品经理的“外部视角”模拟技能：通过8个行为问题收集PM的真实工作方式，生成设计师与工程师两种模拟同事评价，并给出差距总结与一周可执行动作。
这是一个关于落地页转化率优化的设计技能，讲解落地页的布局规则、首屏设计与行动号召（CTA）心理学。内容涵盖首屏公式（5 秒内传达价值）、标题与副标题写法、主视觉图选择、CTA 按钮文案与设计、页面区块顺序、社会证明类型与摆放、表单设计与移动端优化、OG 分享图生成以及页面速度目标。该技能基于 inference.sh CLI（belt）运行，可通过命令行调用图像生成、网页搜索等应用来产出主视觉图、OG 图和竞品调研数据，适用于 SaaS、产品官网等各类落地页的设计与优化。
用于生成静态 iOS QWERTY 键盘的 HTML+CSS 片段，适配 750 宽 9:16 舞台，含 3 条建议栏、字母键、shift/退格等按键，供视频录制场景中配合聊天类原子组件显示打字画面。
将配置数据渲染为约12秒竖版（9:16）纯音乐直接响应报价广告的确定性工具，采用4拍动态排版：标题逐词砸入→真实产品图掉落→声明/证据→CTA胶囊收束。基于内置Remotion项目与Python驱动，全部文案由引擎排版，渲染成本近零。
watch 是一个视频观察型技能：对已渲染视频按指定帧率、分辨率与时间范围采样，并可转录语音、描述音乐与音效，生成以时间戳为索引的观察报告。仅做观察，不进行编辑或评判。
该技能用于审查 UI 代码是否符合 Web Interface Guidelines（Web 界面指南）。当用户提出「review my UI」「check accessibility」「audit design」「review UX」「check my site」等请求时使用。其工作方式为：先从指定源 URL 获取最新版指南，再读取用户指定的文件（或询问文件/匹配模式），随后对照获取到的全部规则逐条检查，最后以简洁的 file:line 格式输出发现的问题。指南源为 https://raw.githubusercontent.com/vercel-labs/web-interface-guidelines/main/command.md，每次审查前都会重新抓取，以确保使用最新规则，抓取内容包含全部规则及输出格式说明。使用时，若用户提供了文件或匹配模式参数，则依次执行抓取指南、读取文件、应用全部规则、按规定格式输出结果；若未指定文件，则询问用户需要审查哪些文件。
用于设计与审查投研数据管道的技能，产出管道设计文档、可执行脚本/配置与 pipeline.yaml 管道契约，并支持增量、幂等、回补、重跑恢复等排障场景。
基于 Remotion 与 React 的程序化 AI 视频制作技能，用于在代码中构建宣传视频、产品演示、动态图形和短视频社交内容。
该技能用于在 AI 生成图像中保持角色一致性，通过参考表（reference sheets）与 LoRA 技术实现。内容涵盖转身视图（turnaround views）、表情表（expression sheets）、配色方案（color palettes）等。使用前需安装 belt CLI（npx skills add belt-sh/cli），并通过 inference.sh CLI 运行图像生成命令。技能提供角色概念生成、多角度视图、表情表、服装表、配色表等参考表类型，并介绍描述锚点技术、比例指南、LoRA 训练技巧、常见一致性失败原因及角色圣经模板。适用于需要同一角色出现在多张 AI 图像中的项目，如概念设计、漫画、动画等。
这是一个静态图片转视频（image-to-video）技能指南，用于将静止图像转换为动画视频，基于 inference.sh CLI（belt）运行各类图生视频模型。内容涵盖模型选择、运动提示词编写与镜头运动指导。指南列出可用的模型及应用 ID，包括 Wan 2.5 i2v（适合写实、自然的细微运动）、WAN-I2V (Pruna)（经济快速，480p/720p）、Seedance 2.0 与 Seedance 2.0 Fast（最高 1080p，支持同步音频及多种输入类型）、Fabric 1.0（布料、织物、液体等材质物理流动）、Grok Imagine Video（通用动画、文本引导）。同时说明不同场景下推荐使用的模型，例如水面云层景观和人物肖像用 Wan 2.5 i2v、布料产品用 Fabric 1.0、插画/艺术图与通用动画用 Seedance 2.0。指南提供镜头运动（推拉、平移、俯仰、环绕、升降、静止）与主体运动（自然元素、头发衣物、氛围、角色、机械、液体）的提示词关键词，强调“细微运动优于剧烈动作”的提示原则，建议时长保持在 2-5 秒，避免 10 秒以上导致质量下降，长视频可通过生成多个短片段再拼接实现。
这是一个关于落地页转化率优化的设计技能，讲解落地页的布局规则、首屏设计与行动号召（CTA）心理学。内容涵盖首屏公式（5 秒内传达价值）、标题与副标题写法、主视觉图选择、CTA 按钮文案与设计、页面区块顺序、社会证明类型与摆放、表单设计与移动端优化、OG 分享图生成以及页面速度目标。该技能基于 inference.sh CLI（belt）运行，可通过命令行调用图像生成、网页搜索等应用来产出主视觉图、OG 图和竞品调研数据，适用于 SaaS、产品官网等各类落地页的设计与优化。
本技能是一套面向 AI 产品摄影的实用指南与命令合集，基于 inference.sh CLI（belt）实现。内容涵盖工作室灯光、生活方式场景、电商白底 packshot 规范，以及拍摄角度、背景选择、阴影类型、主图（hero shot）等具体做法。技能提供了可直接运行的 belt 命令行示例，用于生成干净的白底电商图、场景图、比例参照图、细节微距图、组合图等；并给出亚马逊等平台的白底要求（纯白背景、产品占画面 85% 以上、无道具文字水印、长边至少 1000px 等）、电商图片集的建议顺序（7-9 张）、相机角度与灯光设置的提示词关键词对照表、不同产品品类的拍摄要点，以及图像编辑与放大的工作流示例。使用前需安装 belt CLI 并登录。技能不提供具体收费信息。
remotion-render 是一个通过 inference.sh CLI 将 React/Remotion 组件代码渲染为视频的技能。用户只需传入 TSX 代码，即可得到 MP4 视频输出。它支持 Remotion 的多种 API，包括 useCurrentFrame、useVideoConfig、spring、interpolate、AbsoluteFill、Sequence、Audio、Video、Img 等，并允许从 remotion 和 react 进行导入。渲染时可指定宽度、高度、帧率、时长、编解码器等参数，也可通过 props 向组件传值，或指定 composition_id。使用前需安装 inference.sh CLI（belt）并执行 belt login 登录，随后通过 belt app run infsh/remotion-render 命令并传入 JSON 输入来调用。也提供 Python SDK 调用方式和流式进度反馈。适用于需要以代码方式批量或程序化生成视频的场景，例如动画文字、计数器、弹簧动画、序列动画等。
Storyboard Creation 是一个面向影视与视频分镜创作的中文技能包，提供镜头词汇、连贯性规则与分镜版面布局方法。该技能依托 inference.sh CLI（belt）调用 AI 图像生成能力，将文字描述转化为分镜画面，并支持将多个面板拼接成完整分镜板。内容包括取景类型（ECU、CU、MCU、MS、MLS、LS、WS、EWS）、摄影机角度（平视、俯视、仰视、鸟瞰、虫视、荷兰角、过肩镜头）、摄影机运动（摇、俯仰、推拉、横移、升降、变焦、稳定器、手持、固定），以及 180 度规则、动作衔接、视线匹配、屏幕方向等连贯性规则。该技能还给出标准版面格式（2x3、3x3、2x2、单幅）与面板注释格式，涵盖场景镜头编号、镜头类型、运动、时长、动作、对白、音效与音乐提示。使用方式分为三步：先编写镜头清单，再逐格生成画面，最后用拼接工具组装成分镜板。适用于电影、视频、广告等前期视觉规划场景。
这是一套用于制作 YouTube 缩略图的 AI 设计技能，通过 inference.sh 命令行工具（belt）调用图像生成模型来生成高点击率缩略图。技能明确了缩略图的规格：最低 1280x720 像素、推荐 1920x1080、16:9 比例、文件不超过 2MB，支持 JPG/GIF/PNG 格式。核心方法是“120px 测试”，即缩略图在移动端约以 120 像素宽显示，必须在该尺寸下仍能辨识情绪、主体与文字。技能涵盖安全区规则（避开右下角时长与左下角章节标记）、高对比配色方案、文字使用规范、人脸表情心理，并针对教程、对比、测评、清单等不同内容类型给出提示词示例与 A/B 测试建议。
该技能用于在 AI 生成图像中保持角色一致性，通过参考表（reference sheets）与 LoRA 技术实现。内容涵盖转身视图（turnaround views）、表情表（expression sheets）、配色方案（color palettes）等。使用前需安装 belt CLI（npx skills add belt-sh/cli），并通过 inference.sh CLI 运行图像生成命令。技能提供角色概念生成、多角度视图、表情表、服装表、配色表等参考表类型，并介绍描述锚点技术、比例指南、LoRA 训练技巧、常见一致性失败原因及角色圣经模板。适用于需要同一角色出现在多张 AI 图像中的项目，如概念设计、漫画、动画等。
这是一个静态图片转视频（image-to-video）技能指南，用于将静止图像转换为动画视频，基于 inference.sh CLI（belt）运行各类图生视频模型。内容涵盖模型选择、运动提示词编写与镜头运动指导。指南列出可用的模型及应用 ID，包括 Wan 2.5 i2v（适合写实、自然的细微运动）、WAN-I2V (Pruna)（经济快速，480p/720p）、Seedance 2.0 与 Seedance 2.0 Fast（最高 1080p，支持同步音频及多种输入类型）、Fabric 1.0（布料、织物、液体等材质物理流动）、Grok Imagine Video（通用动画、文本引导）。同时说明不同场景下推荐使用的模型，例如水面云层景观和人物肖像用 Wan 2.5 i2v、布料产品用 Fabric 1.0、插画/艺术图与通用动画用 Seedance 2.0。指南提供镜头运动（推拉、平移、俯仰、环绕、升降、静止）与主体运动（自然元素、头发衣物、氛围、角色、机械、液体）的提示词关键词，强调“细微运动优于剧烈动作”的提示原则，建议时长保持在 2-5 秒，避免 10 秒以上导致质量下降，长视频可通过生成多个短片段再拼接实现。