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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p-image 是一组通过 inference.sh CLI（belt）调用的 Pruna P-Image 图像生成与编辑模型集合，包含 P-Image、P-Image-LoRA、P-Image-Edit、P-Image-Edit-LoRA 四个模型。P-Image 用于快速文生图并支持多种画幅比例；P-Image-LoRA 提供内置风格预设（如 photos-realism、pixel-art、anime-2-5d 等）用于自定义风格出图；P-Image-Edit 支持基于提示词的图像编辑和多图合成；P-Image-Edit-LoRA 用于风格化图像编辑。使用前需安装 inference.sh CLI 并登录，随后通过 belt app run 命令以 JSON 输入运行对应模型。
Google 技能库中的设计技能，用于围绕 GCP 模块化 Terraform 架构执行四阶段智能体设计流程：意图与目录查询、高层架构规划、仅模块生成与 CLI 校验、语义审查与交付，并强制密钥安全与本地状态隔离。
面向 Google Bigtable 的技能，帮助完成实例与表结构供给、行键与模式设计以及数据查询。核心原则是控制面用 gcloud、数据面用 cbt，性能优先关注行键设计并警惕全表扫描，生产代码优先 Java 或 Go。
用于制作 9:16 竖版社交广告的技能：还原 iPhone Apple Notes 打字体验，笔记先显示 1–2 行已有内容，再逐字打出后续段落，配 iPhone 键盘音效与音乐，最后接品牌结束卡。
用于把 Goose Ads 库中已发布的 Apple Notes 打字揭示视频广告，按新品牌重制为成品视频的技能。保留源样本的笔记结构与打字节奏，替换文案、CTA 与结尾卡品牌元素，并负责渲染与发布流程。
用于把 Goose Ads 库中已发布的 iMessage 视频广告改写成新品牌版本的技能：保留原样本的对话结构、气泡数量与节奏，替换为品牌口吻的文案、产品截图和真实字标结尾卡，最终渲染出 9:16 竖版聊天揭示视频。
render-cartoon-music-video 是 goose-skills 中的免费确定性视频合成能力：依据配置把逐小节 i2v 片段、歌曲、歌词时间戳与品牌标识合成为卡通的音乐广告主片，包含按小节剪辑、硬拼接、角标与字幕烧录、纯色结束卡及混音。
按配置将原创演唱主题曲与多段35mm胶片风格i2v片段组装成电影感音乐视频广告的免费确定性合成技能，负责按歌词窗口剪辑、硬切拼接、混音、烧录字幕并叠加品牌尾卡，输出1080×1920成片。
根据配置文件把约 4 段写实微距桌面食品素材合成为竖版无声短视频广告：统一帧率与像素宽高比、拼接、加胶片颗粒、混入音乐与音效、用 PIL 生成静态片尾卡并输出 1080×1920 母版。此为免费确定性组装阶段。
render-hook-replacement 是一个视频钩子替换技能，用于仅替换选定视频的开头，其余部分（包括结尾和烧录字幕）完全保留原片。它支持两种钩子形式：提供的视频片段（免费本地拼接），或简短文本生成的动画卡片（免费）；生成式素材或配音为可选项，需单独估价和审批。输出为完整 MP4 和编辑清单，记录原始文件、剪切点、时长变化及保留性校验结果。所有保留帧按 PSNR ≥45dB 逐帧比对，音频按相同采样位置校验，四项保留布尔校验必须全部为真，输出在人工观看、试听和字幕核对前保持 needs_review 状态。
UGC 视频渲染的强制发布前审核关卡：用 Whisper 转写成片音频，并与已批准的台词脚本做逐词比对，发现缺陷时以非零退出码阻止发布。
video-production-harness 是 gooseworks-ai/goose-skills 中的一套完整视频制作流程技能，用于从有来源的简报和参考视频出发，制作并修订视频。它强调以真实产品素材、明确的配音和可验证的证据完成制作，覆盖脚本审核、素材选择、受控生成、剪辑、基于证据的质量审查、润色和字幕等环节。流程要求复制参考视频的人物、动作、镜头、钩子、时长（±25%）以及镜头与布景数量（±30%），并列出所有改动。脚本来自 write-video-ad-script，需通过 catalog_fetch 获取，不能内联编写。使用真实产品照片、真实尺寸和使用步骤，保持已批准的外观。最终需对照参考进行审查，并以 scripts/qc_evidence.py 在最终文件上退出码为 0 作为证据。质量检查分为 must_fix、ask 和 fine 三类，只有金钱、同意、安全和损坏文件会阻止运行。需要两次所有者批准：脚本和素材。
brand-research 是一个对话驱动的品牌调研技能，用于把“调研某品牌”转化为结构化、可复用的品牌上下文包，供下游广告/视频技能直接读取。它产出固定形状的 markdown 文档、资产清单与概念简报，并支持幂等重跑与校验。
remix-script 是一个把品牌资料与创意提示词转成可渲染广告脚本的技能：支持全新创作与基于源广告的 remix 两种模式，按格式模板或手写生成 script.json，并输出分镜预览供生产模板渲染。
watch 是一个视频观察技能：对已渲染视频按指定保真度抽取画面与音频，输出以时间戳为键的观察报告，只做观察，不做剪辑或评价。
grill-me 是一个按依赖顺序逐个提问的访谈式技能，用于压力测试计划或设计，直到每个决策分支都有明确结论。当用户要求“拷问我”“压力测试”或发现计划只列happy path、多个部分依赖未定选择、对关键设计使用“我觉得”“大概”等模糊表述时触发。
Creative Signal 是 Meta 广告视频创意分析技能，把广告创意属性与 hook rate（3秒观看÷曝光）和 hold rate（thruplay÷3秒观看）做关联分析。脚本同步指标到本地 SQLite，用 Gemini 与 ffmpeg 为每条创意打标一次，计算每个属性的提升幅度与置信度，再由智能体读取 signals.json 撰写 brief.md。
为文章生成手绘风格封面图及文中插图的技能，可自动分析文章结构、识别插图点、生成提示并调用脚本出图，支持上传至 R2 并插入 Markdown 链接。触发词：生成封面及插图、为文章配图、美化文章。
download-anything 是一套用于从互联网查找并下载数字资源的工具包，涵盖电子书、学术论文、影视、音乐、软件、图片、字体和课程等。它通过整合 yt-dlp、aria2、gallery-dl、spotdl、wget、ffmpeg 等命令行工具及配套脚本，按资源类型选择对应下载方式。
nodumb-design 是一个面向界面设计的技能，指导用户从目标出发逐步推进到表单：先明确目标，再确定内容与状态、参考资料，然后设计构图并验证，最后才处理样式和品牌。它适用于网页和移动端中的各类界面单元，如页面区块、移动屏幕、弹窗、抽屉、屏幕状态或流程步骤。默认由用户主导设计，代理只回答当前问题、提供建议和依据，不替用户决定方向，也不擅自展开整个设计。
面向 AI 原生与 Agent 产品界面的设计技能，将人类设计判断转化为 Agent 可执行的声明和评估器可审计的检查，强调受控质量而非无约束生成。
生成写实自然、不像AI生成的虚构人像与头像，用于应用原型、网站头像/评价、营销、演示和视频，替代不自然的AI图或重复的素材库面孔。
Higgsfield 的图像生成技能，用于在 Cursor 中通过 Higgsfield MCP 的 generate_image 工具，按用户描述创建、生成、渲染或设计图像、插画、海报、角色、场景与视觉素材。
Higgsfield 的视频生成技能，用于在 Cursor 中通过 MCP 的 generate_video 工具，根据提示词或本地素材生成、动画化或渲染视频、片段、广告与动态内容。