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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IP 一致性锁定（Consistency Lock）是一个用于保持同一吉祥物／IP 角色在多张图像中外观一致的技能。它通过「参考包 + 锁定段 + 漂移打分」三件事，把「看着像」变成「可检查」。该技能属于 brand-ip-kit-skills，其它 10 个物料技能都会先调用它。使用时需要 brand/ip-card.md 身份卡、brand/ref/ip-sheet.png 设定板（可选 2–3 张已认可成品图），以及本次要出的图的数量、场景、动作。核心流程为：组参考包（最多 3 张）、生成 LOCK 锁定段、区分可变与不可变项、小批量出图、按 7 项指标漂移打分、用 Sunburst 局部修复、通过后入库。支持内置生图工具、API Key（GPTIMAGE_API_KEY）或仅输出提示词三种出图方式。
psd-to-cocos 是一个将 Photoshop（PSD）设计稿转换为 Cocos Creator 布局参考的技能。它自动导出 PNG 切片并生成坐标 JSON，支持中文图层名。工作流程为：先由 psd-layer-reader 导出图层结构 psd_layers.json，再由 psd-slicer 导出 PNG 切片，最后由本技能生成 cocos_layout.json。提供 AI 调用、命令行基础用法和新版 CLI（支持批量处理、中文文件名转拼音、冲突策略、失败重试等）三种使用方式。依赖 psd-tools 和 Pillow，仅导出可见图层，不生成 .prefab 或 .scene 文件，实际布局仍需在 Cocos 编辑器中手动完成。
codex-image-gen 是一个基于 Node 脚本的图像生成与编辑技能，默认通过 Images API（gpt-image-2）生成、渲染或编辑位图图像，如照片、插画、产品模型图、图标、横幅、纹理和概念艺术。它支持两种可互换的认证方式：环境变量中的 OPENAI_API_KEY，或已登录 codex 的 ChatGPT 账户，并会自动检测。用户可通过命令行参数指定尺寸、格式、压缩质量、生成数量，以及用于编辑的参考图。脚本输出一行 JSON 摘要和保存路径。由于 gpt-image-2 不直接支持透明背景，该技能提供色度键（chroma-key）工作流，先生成纯色背景再本地去背。适用于需要实际位图产出的创作场景，而非用 SVG/HTML/CSS 占位。
海报提示词生成器是一个专门生成极简结构化 AI 海报提示词的设计技能，属于 yang0/handraw-style 项目。它摒弃冗长描述与套路化格式，深度协同项目内 278 种手绘风格（#001–#278）与 30 种经典主题色（C-01–C-30），按核心业务与设计字段输出提示词，包括主题、业务场景、受众、内容密度、情感基调、主题色、editorial 风格与画风。其核心设计哲学为高维结构化锚定，强调每次实时动态研判，禁止套用“主题关键词到固定风格编号或颜色编号”的静态映射，要求在全库范围内开放式匹配并给出具象化的美学理由。面向新一代生图模型（如 GPT Image 2/2.5），提示词只提供核心业务与设计字段，不描写物体细节、机位与光斑。交付时先输出画廊智能推荐组合与美学理由，再输出纯净字段，并默认追加图文一体后缀。
Design Soul（SaaS 仪表盘版）是一个面向 SaaS 仪表盘、管理后台与内部工具代码库的设计系统提取技能，通过读取实际 CSS 值，产出可据以复原视觉外观的文档与 CSS 复现块。
mv-skill 是一个用于自动生成音乐视频（MV）与动感短视频的技能。用户只需描述主题和风格，该技能会完成 AI 音乐生成、智能分镜规划、素材获取与 Remotion 渲染，最终输出商业级 MP4 文件。它支持多风格模板（热血动漫、赛博朋克、抒情 MV），集成 Suno 生成配乐，也支持本地 MP3；素材来源优先使用 Pexels/Pixabay 素材库，AI 生成作为兜底；渲染前提供可视化分镜预览，支持逐镜修改；默认针对短视频优化，采用 9:16 竖屏、50-60 秒，适配抖音、Reels、Shorts。输出位置为 ~/.claude/skills/mv-skill/output/，文件名格式为 {标题}_{分辨率}.mp4。该技能不适合仅生成图片、录屏教程视频或纯文字动画等需求。
figma-catalog-import 是 yschimke/skills 中的一个技能，用于把 compose-design-catalog 等工具生成的、源自真实组件代码的设计产物目录（catalog.json、DTCG tokens、images、wireframes）导入 Figma，作为权威渲染结果，并按 componentId 协调更新而非重建。
architect-design 是 yugasun/aiops 中面向架构智能体的结构化设计流程技能，从 grill 结论出发，产出 NOTES.md、tech-spec.md 及必要的领域文档更新，并强调使用 design-vocabulary.md 统一术语。
该技能用于生成和修改纯 HTML/CSS 流程图，采用 Anthropic 风格设计语言，适合需要高保真、浏览器可直接渲染的流程图场景，而非追求图表工具兼容性。
面向PPT设计与制作的设计规范Skill，基于CRAP排版原则、文字层级、配色、图片处理、版式布局与视觉层次等最佳实践，指导创建专业演示文稿，并可与seedream-imagegen配合生成定制图片。
面向设计交付与前端实现衔接的流程技能，用于设计完成或评审通过后把设计稿、上下文与验收标准完整移交给前端。优先采用 Figma DevMode 实践、交接清单与待确认问题。
对标成熟设计系统的技能，适用于复杂后台、SaaS、开发者工具等场景，优先参考 Material、HIG、Carbon、Ant Design、shadcn、Radix 等系统，并按本项目约束适配。
用于建立设计令牌系统，支持设计系统搭建、跨平台一致性与设计代码同步，采用 W3C DTCG 2025.10 标准与全局、语义、组件三层 Token 架构，输出机器可读 JSON。
Diagram Generator 是一个从自然语言、笔记、代码片段、数据库结构、表格或已有图表源码生成、优化、校验并渲染图表的技能。默认优先输出可编辑的文本图表源码（Mermaid、Graphviz DOT、PlantUML、SVG），仅在用户要求图片或 PDF 时才渲染为文件。
根据用户想法生成一组可直接复制使用的分镜风格图像提示词，默认输出 8 条，用户用中文则默认中文输出。适用于视觉规划、广告分镜、动画分镜等场景，只生成提示词文本，不生成图像，除非用户明确要求。
该技能用于设计、评审或实现 Apple 平台（iOS、iPadOS、macOS、visionOS、tvOS、watchOS）的 UI 与功能时，引导开发者遵循 Apple 官方 Human Interface Guidelines 与原生平台惯例。它不是 HIG 的固定副本，而是强调以官方文档为准的工作流程。
通过独立 matting-api 为本地图片抠图、去背景并输出透明 PNG 的命令行技能。它会先探测服务状态与实时能力，再检查图片特征，自动从可用算法与模型中选择组合，也可显式覆盖。
盲盒玩偶/设计师玩具系列设计生成器，用于设计盲盒系列、潮玩手办、毛绒挂件与亚克力立牌。强调角色一致性锚点、姿势多样性与场景打光设计，并逐张生成单人图后做一致性检查，确保群像与单人图特征统一。
Image Gen 是一个通过 OpenChatCut 的 submit_image 工具生成 AI 图像的能力，接入 gpt-image-2、nano-banana 和 MiniMax image-01 三种模型。用户需要生成或创建图片、画面、静帧时使用。默认在 gpt-image-2 密钥可用时优先选用该模型；涉及大量参考图时选 nano-banana；用户点名 MiniMax 或仅配置了 MiniMax 图像密钥时使用 image-01。生成前需阅读所选模型的参考说明，支持 1:1、16:9 等十种宽高比（默认 16:9）、512px 至 4K 的尺寸（默认 1K）、参考图、生成数量等参数。仅能调用已配置密钥的厂商模型，不自动升级尺寸，2K/4K 属实验性并可能更慢。
known-errors 是 OpenChatCut 项目（来源 0xsline/openchatcut）下的一份已知错误与调用规范参考。它面向在使用 OpenChatCut 工具时调用失败或返回非预期数据结构的场景，汇总了若干常见问题的正确写法与排查方式。内容涵盖 edit_item 更新与新增项的正确参数结构（需将更新内容包在 json 字符串内的 updates、adds 数组中）、时间线轨道重叠错误的处理建议（重试时指定明确可用的 trackId 或询问用户）、外部 MCP 的 push_asset 对文件路径的限制（仅接受公开 http(s) URL）、动效图形需通过 create_motion_graphic_from_code 传入 JSX 源码、本地媒体导入应使用 asset-import 与 import_media、浏览器视频转换失败的重试与替代方案、动效图形对宽高与时长的必填要求、MG 代码校验注意事项（根节点避免使用 AbsoluteFill，避免使用 scale 等保留标识符）、本地开发 Zero 端口配置、以及时间线帧渲染的相关警告。该资料为问题排查类文档，不含独立产品功能、收费或平台信息。
long-video-to-shorts 是 OpenChatCut 原生的一套剪辑工作流，用于把一段较长的播客、访谈、课程或直播等源视频，拆切成适合社交平台发布的短视频、Reels、精彩片段或剪辑时间线。它基于项目现有的素材、转录文本和时间线工作，先读取项目状态并确认是否由单一长视频主导输出内容，再根据平台、片段数量、目标时长、受众、风格、字幕和音乐等约束条件筛选可以独立成片的精彩段落，按清晰的词句或动作边界剪辑，并做适配平台的包装。适合需要从长内容中快速产出短视频的场景。
motion-graphic-placement 是一个用于视频剪辑的动效图文排版规划技能，主要帮助在合适的时机添加动态图形（Motion Graphics，简称 MG），而不会遮挡画面主体或打断叙事节奏。它适用于口播、讲座、教程、访谈、播客等说话类视频。该技能会先读取项目状态、文字稿、当前设计风格、视频画幅和说话人布局，再判断视频结构（钩子、问题铺垫、正文论证、总结号召），决定动效密度，并根据语义触发点选择对应的 MG 类型（如金句卡、数字卡、步骤列表、对比卡、警示卡、问题卡、人名条、来源注释、CTA 卡等）。它还会在生成前审查方案，避免连续重复形式、遮挡人脸手部产品或字幕区域，并建议优先使用卡片、条带、徽章或注释而非全屏占用。生成后需在目标帧截图检查并修正遮挡、时机或模板残留问题，确保整体风格统一但不重复。
Music Intelligence 是一套面向视频剪辑的本地音乐分析工具，属于 openchatcut 技能集。它通过调用本地已安装的 Beat This 与 CLAP 模型，对媒体池中的音乐素材进行节奏与语义分析，并据此规划、执行与节拍、强拍或段落同步的视频剪切或照片摆放。分析过程完全在设备本地进行，需用户主动触发，且不会下载模型或安装模型包。工具提供分析、检查、规划、执行四类能力：analyze_music 运行分析并等待完成；inspect_music 读取已有缓存；music_edit_plan 与 music_image_plan 分别生成有界的剪切或图片摆放方案；sync_cuts_to_music 与 sync_images_to_music 在方案被接受后应用改动，且每次应用作为单步撤销提交。适用于 BGM 卡点剪辑、节奏剪切、照片随音乐节拍摆放等场景。使用前需确保媒体素材已有对应 sourceRevision 的缓存，并安装 rhythm-lite 与 music-semantics-lite 模型包。若模型包缺失，工具会返回安装指引，并询问是否改用 detect_beats 回退方案（仅提供 BPM 与节拍帧，不含 CLAP 标签、段落与能量信息）。
面向 OpenChatCut 视频编辑项目的基础操作上下文技能，为智能体提供项目模型、编辑规则、项目引导与编辑器交接规范，适用于可编辑的视频剪辑与创作工作。