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 11-06 00:14
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GooseWorks Product Photos 是 GooseWorks 旗下的商品摄影技能，用于把品牌已有的商品图片转化为可直接发布的摄影作品，包括干净的棚拍、生活场景和模特上身效果，同时保持商品本身的真实外观。用户只需选择品牌和商品并提交一次生成，后端会自动完成整个流程：编写拍摄提示词、在 gpt_image_2 上生成、对商品还原度进行评判，并免费自动重试若干次，最后保存结果。该技能不直接生成图片、不调用模型、也不管理文件，与 Product Photos 工作室使用完全相同的流程。生成的图片经批准后会进入品牌素材库，并可进一步供广告工作流（goose-ads）使用。使用前必须安装 GooseWorks MCP 服务器，所有操作通过 mcp__gooseworks__* 工具完成，没有 HTTP 或文件回退方案。
SGDS 图片卡片 Web 组件，以全宽照片或插画作为卡片主视觉，支持图片上的徽章与操作按钮叠加。属于新加坡政府设计系统的卡片组件之一。
SGDS 缩略图卡片组件技能：使用 <sgds-thumbnail-card> 展示带小尺寸缩略图（通常 64×64 px）的卡片，适用于紧凑列表、搜索结果或带 logo/图标的内容项。
SGDS 工具类的安装配置技能：说明如何以 Tailwind v4 方式引入 utility.css，使用 sgds: 前缀的工具类，并可选引入 day.css、night.css 实现明暗主题适配，是所有 SGDS 工具类分类的前置步骤。
SGDS 排版工具类技能，帮助开发者用 sgds: 前缀统一设置字号、字重、行高、字距与字体族，优先使用语义化字号与行高工具类。
基于 REINVENT 4、MolMIM、扩散模型等深度生成模型设计新分子，覆盖从头生成、骨架修饰、连接子设计、R 基替换与分子优化，并强调评分函数设计与奖励作弊等生产陷阱。
“design”是来自 gracefullight/krds 仓库的一项设计工作流技能，入口为 /design 命令。按照其资料说明，该技能会读取并逐步执行 .agents/workflows/design.md 中定义的设计流程，用于构建设计系统、编写 DESIGN.md 文档以及生成设计令牌（design tokens），并在流程中引入反模式检查与无障碍（可访问性）检查。该技能以工作流文件为核心驱动，具体步骤和检查规则由仓库内的 design.md 定义，当前资料未提供更详细的参数、输出格式或使用示例。
oma-design 是面向项目的设计系统专家技能，以 DESIGN.md 为核心产物，负责定义、生成与审查视觉方向、字体、配色、布局、动效和可访问性，并强制执行反模式检查，可选接入 Stitch MCP 与 getdesign 供应商灵感。
Logo Search Skill 用于快速查找官方、高质量的品牌 Logo/图标（优先 SVG，其次 PNG），并给出可信来源与许可说明，适合在 UI 实现中为 OpenAI、Anthropic 等提供方添加品牌标识。
ffmpeg-cli 是面向终端与智能体工作流的 FFmpeg 命令行工具集，用于转换、处理与操作视频和音频文件，如转码格式、提取音频、生成缩略图、裁剪片段等。资料包含常用命令示例与智能体使用建议。
用于为 Assistant Skills 项目生成专业 README 落地页与 logo 资源的技能，帮助统一品牌风格。可分析项目、生成 SVG logo，并按模板升级 README。
system-architect 是一个系统架构拆解技能，用于识别项目中的独立系统并定义清晰边界，产出系统架构总览文档，为后续系统设计奠定基础。
面向欧洲议会 MEP 个人数据处理的 GDPR 合规技能，提供隐私设计、数据最小化、审计日志与数据主体权利实现模式，适用于 MCP 服务器等场景。
该技能用于通过 inference.sh CLI（belt）生成专业级 AI 产品摄影与商业图片。它提供多种可用模型（FLUX Dev、FLUX Schnell、Imagen 3、Grok、Seedream），并给出针对不同产品类别（电子、时尚、美妆、食品、家居、珠宝）和拍摄风格（纯白背景、生活场景、主视觉、平铺、使用中）的提示词示例。还包含灯光技巧、电商模板（Amazon、Shopify）、批量生成脚本、后期处理流程（放大、去背景）以及提示词公式和最佳实践。使用前需安装 belt CLI 并登录。
该技能用于通过 inference.sh CLI（belt）调用 BiRefNet 模型，从图片中移除背景，输出带透明背景的 PNG。适用于商品图、人像、营销素材、社交媒体头像和设计元素等场景。使用前需安装并登录 belt CLI，然后通过命令行传入图片 URL 运行。也可借助 Reve 模型进行背景移除或替换背景，并可与图像生成模型串联形成“生成—编辑”工作流。
book-cover-design 是一个用于书籍封面设计的技能，结合了各类型图书的封面惯例、排版规则与 AI 图像生成。它覆盖虚构类与非虚构类图书的体裁风格、封面尺寸、缩略图测试等内容，并借助 inference.sh CLI（belt）调用多种图像生成模型产出封面概念图。该技能强调 AI 无法可靠渲染文字，建议用 AI 生成封面背景或插画后，再在设计工具中添加标题、副标题与作者名等排版元素。
ElevenLabs Music 是一个通过 inference.sh CLI（belt）调用 ElevenLabs 音乐生成能力的技能，可根据文本提示词生成原创音乐。支持文本到音乐，时长可自定义，范围 5 至 600 秒（最长 10 分钟）。使用时需先安装 belt CLI 并登录，然后通过 belt app run elevenlabs/music 命令传入 prompt 和 duration_seconds 参数生成音乐。适用于视频配乐、播客片头片尾、游戏音效、广告、社交媒体短视频、演示文稿背景音乐和影视配乐等场景。
ElevenLabs Sound Effects 是一个通过 inference.sh CLI（belt）调用 ElevenLabs 音效生成能力的技能，可根据文字描述生成 AI 音效。支持文本转音效、自定义时长（0.5-22 秒）以及免版税音频。使用时需先安装 belt CLI 并登录，然后通过命令行传入 text、duration_seconds、prompt_influence 等参数生成音效，适用于视频制作、游戏开发、播客、影视动画、演示和社交媒体等场景。
讲解视频制作指南，覆盖脚本公式、语速节奏、场景规划、配音、配乐与多工具流水线。提供 PAS、BAB、Feature Spotlight 等脚本模板，给出不同内容类型的语速标准（如标准旁白 150 wpm）、场景时长建议、转场类型选择、常见错误修正，以及基于 inference.sh CLI（belt）从脚本到成片的完整制作流程，包括生成画面、配音、合并、加字幕等命令示例。
flux-image 是一个通过 inference.sh CLI（belt）调用 FLUX 系列模型生成图像的技能。它支持多种 FLUX 模型，包括 FLUX Dev LoRA、FLUX.2 Klein LoRA、Pruna 优化版 FLUX Dev 及 FLUX Klein 4B 等，可用于高质量图像生成、快速迭代、LoRA 自定义风格适配以及图生图（image-to-image）等任务。使用前需安装 belt CLI 并登录，然后通过 belt app run 命令传入提示词等参数运行对应模型。该技能还提供图像编辑、图像放大等相关应用示例。
该技能通过 inference.sh CLI（belt）对图像进行放大与增强，支持 Real-ESRGAN、Thera、FLUX Dev Upscaler、Topaz 等模型。安装方式为 npx skills add belt-sh/cli，使用前需执行 belt login 登录。典型用法是运行 belt app run 命令并传入 image_url 参数，例如使用 infsh/real-esrgan 或 falai/topaz-image-upscaler。可用于 AI 艺术放大打印、老照片修复增强、网页高 DPI 图片准备、大幅面打印提分辨率以及缩略图高清化等场景，也可与 FLUX 图像生成流程串联，先生成再放大。
本技能是一份 Logo 设计指南，结合 AI 图像生成工具（inference.sh CLI，即 belt）讲解 Logo 设计原则与提示词技巧。内容涵盖六种 Logo 类型（文字标、字母标、图形标、抽象标、吉祥物、组合标）及其适用场景，AI 生成 Logo 的提示词结构与有效/无效关键词，可缩放性规则与检查清单，配色指南，迭代工作流，常见错误及文件格式交付建议。核心提醒是 AI 图像生成器无法可靠渲染文字，建议仅用 AI 生成图标，再在设计工具中手动添加文字。
Nano Banana 是一个通过 inference.sh CLI（belt）调用 Google Gemini 原生图像模型生成与编辑图像的工具。支持 Gemini 3 Pro Image（速度较慢、质量最佳）和 Gemini 2.5 Flash Image（速度快、质量优秀）两个模型。主要能力包括文本生成图像、多图生成、自定义画面比例、基于输入图像的图像编辑、4K 高分辨率输出，以及在 Gemini 3 Pro Image 上启用 Google 搜索实时信息增强。用户需先安装并登录 belt CLI，再通过 belt app run 命令指定模型 App ID 并传入 JSON 输入参数来执行生成任务。
nano-banana-2 是一个通过 inference.sh 命令行工具（belt CLI）调用 Google Gemini 3.1 Flash Image Preview 模型进行图像生成的技能。它可以实现文生图、基于输入图片的图像编辑、多图输入等能力，支持指定生成数量、宽高比、分辨率（1K/2K/4K）和输出格式，并可选启用 Google 搜索实时信息落地。使用前需安装 belt CLI 并登录，然后通过 belt app run 命令传入 JSON 参数即可生成图像；也提供 Python SDK 支持流式进度输出。该技能适合需要以脚本或命令行方式批量生成、编辑图像的用户，具体收费与额度信息暂未提供。