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 10-24 00:15
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Heartbeat System 是一个面向智能体的自监控与周期性健康检查技能，灵感来自 ZeroClaw 的 HEARTBEAT.md 系统。它可按计划运行诊断、监控系统资源、跟踪运行时间与性能指标，并将状态报告到已配置的渠道。该技能通过 config/HEARTBEAT.md 或环境变量进行配置，支持设置运行间隔、启用开关、默认消息与报告目标（如 log、file）。使用时可直接运行 heartbeat.js 执行检查，用 heartbeat-config.js 查看配置，用 heartbeat-history.js 查看历史记录。适用于监控长时间运行的智能体、及早发现资源问题、长期跟踪系统健康状况以及生成周期性状态报告。
跟踪 AB 股比价与 A+H 溢价/折价，结合流动性与事件因素给出风险提示，适用于跨市场定价差监控与投研风控分析。
AWS Controllers for Kubernetes（ACK）是一项让用户通过 Kubernetes 原生方式管理 AWS 资源的方案。它通过自定义资源定义（CRD）与控制器扩展 Kubernetes API，使 S3 存储桶、RDS 数据库、SQS 队列等 AWS 资源可以用 kubectl 命令和 GitOps 工作流来创建、更新与删除。ACK 直接调用 AWS API，而非借助 CloudFormation；采用模块化设计，用户只需安装所需的服务控制器。其架构模式为：Git 清单经 ArgoCD/Flux 同步至 Kubernetes 中的 ACK CRD，再调用 AWS API 创建资源，并持续进行状态协调（Reconciliation）。ACK 支持自动修正期望状态与实际状态之间的漂移，并可通过 AdoptedResource 纳入已有 AWS 资源而不重建。它适合 EKS 工作负载需要 AWS 服务、GitOps 基础设施工作流、自助式开发者平台以及多账户/多租户环境；但不适合多云场景、需要全面 AWS 覆盖、非 Kubernetes 环境或仅使用稳定生产 API 的场景。
这是一个用于为 Claude Code 启用并配置 OpenTelemetry（OTEL）遥测的技能，把指标、日志和追踪数据发送到本地或 Railway 上的可观测性栈（LGTM）。它提供 enable-local、enable-railway、enable-custom、verify、disable、status 等操作，会生成 Claude Code 环境配置文件（如 ~/.config/claude-code/.env.telemetry），并支持配置 OTLP 端点、协议、导出间隔、隐私选项与认证头。采集内容包括会话、Token 用量、成本、工具执行、API 请求与错误、会话追踪等，并自带验证连通性与排查步骤。
ECS 部署策略指南，覆盖滚动更新、使用 CodeDeploy 的蓝绿部署、金丝雀发布和 GitOps 工作流，并介绍部署断路器。内容包含 Terraform 资源配置、boto3 部署与监控脚本、CodeDeploy 蓝绿配置、ALB 加权路由实现渐进式流量切换、GitHub Actions 流水线示例，以及手动与自动回滚策略。适合需要安全、高效发布 Amazon ECS 服务并控制发布风险的团队参考。
本技能文档介绍 AWS Fargate 在 ECS 上的无服务器容器计算用法，涵盖 Fargate 与 EC2 的选型决策、CPU/内存规格组合与选型建议、平台版本、Fargate Spot 与 ARM/Graviton 成本优化、awsvpc 网络模式、VPC 端点、EFS 持久化存储、临时存储、成本估算与最佳实践，并附 Terraform 与 Boto3 配置示例。
本技能是一份面向 AWS ECS 的故障排查与调试指南，覆盖任务失败、服务异常、网络问题与性能诊断等常见场景。内容以诊断命令、Python 脚本和 Terraform 配置片段为主，帮助定位任务 STOPPED、PENDING、部署卡住、镜像拉取失败、服务间通信失败、负载均衡健康检查失败、IAM 权限不足以及 CPU/内存过高等问题，并给出对应的排查步骤与解决方向。
eks-observability 是一个面向 Amazon EKS 的可观测性技能，围绕指标、日志、链路追踪三大支柱，整合 AWS 原生托管服务与开源工具。它采用 2025 年推荐实践，包括 CloudWatch Container Insights、Amazon Managed Prometheus、Fluent Bit、ADOT 与 OpenTelemetry。适用于为 EKS 集群搭建监控、配置集中式日志管道、实现分布式追踪、构建 Grafana 生产仪表盘、排查应用性能问题、建立 SLO 与错误预算、优化可观测性成本，以及从 X-Ray SDK 迁移到 OpenTelemetry 等场景。技能提供从启用 Container Insights、部署 AMP、部署 Fluent Bit、部署 ADOT 到配置 Amazon Managed Grafana 的分步工作流，并附带生产部署清单、成本优化建议、集成模式、故障排查速查表与生产运行手册。
Observability Alert Manager 是一个用于为 Claude Code 监控配置和管理 Grafana 告警的技能。它基于 Loki 中的增强遥测数据（数据源为 {job="claude_code_enhanced"}），帮助用户针对会话、错误、上下文使用和子代理等异常与阈值设置监控告警。该技能提供创建、列出、测试和删除告警规则的操作，并内置了多类预置告警模板，涵盖会话时长、轮次数量、错误率、上下文占用、子代理生成、遥测停滞、活动峰值和提示模式等场景。用户可通过命令行参数定义告警名称、LogQL 查询、阈值、持续时间、严重级别和通知渠道，也可在 Grafana UI 或通过 API 完成告警配置。通知渠道支持 Slack、Email、PagerDuty 和 Dashboard，严重级别分为 critical、warning 和 info。
Observability Analyzer 是一个用于查询和分析 Claude Code 可观测性数据的工具，覆盖指标（metrics）、日志（logs）与追踪（traces）三类数据。它同时支持默认的 OTEL 遥测和基于 hook 的增强遥测两种数据源：默认 OTEL 对应任务名 claude_code，包含 API 指标、token 用量与成本；增强 hook 对应任务名 claude_code_enhanced，包含会话、对话、工具与子代理等数据。工具面向性能分析、成本分析、错误排查、工具使用分析、会话与对话分析等场景，提供 query-metrics、query-logs 等查询操作，以及 analyze-errors、analyze-performance、analyze-costs、analyze-tools、analyze-sessions、analyze-conversations、analyze-subagents、analyze-skills、analyze-context、analyze-repos 和 generate-report 等分析操作，并附带 Grafana 仪表盘与辅助脚本。
Observability Pattern Detector 是一个用于 Claude Code 遥测数据的自动化模式识别与异常检测技能。它从增强钩子（enhanced hooks）采集的数据中，通过 Loki 查询（主数据源为 {job="claude_code_enhanced"}）识别失败、缓慢、异常、趋势、低效、对话模式、工具调用序列、子代理使用、上下文问题、权限请求以及仓库活动等模式。该技能提供 detect-failures、detect-slowness、detect-anomalies、detect-trends、detect-waste、detect-conversation-patterns、detect-tool-sequences、detect-subagent-patterns、detect-context-issues、detect-permission-patterns、detect-repo-patterns 等操作，并附带多个检测脚本，可生成完整的模式报告。
Railway 认证与令牌管理技能，用于登录 Railway、创建 API 令牌、配置 CI/CD 认证以及验证 Railway 认证状态。该技能覆盖三种认证方式：面向本地开发的浏览器交互式登录、适用于 SSH/Codespaces/无头环境的设备码无浏览器登录，以及用于自动化和 CI/CD 的 API 令牌认证。资料还提供了令牌类型对比（账户令牌、团队令牌、项目令牌）、创建令牌的入口、CLI 与 API 的认证命令示例、认证状态验证方法、常见认证问题排查表，以及 GitHub Actions 和 GitLab CI 的集成示例与令牌安全最佳实践。
该技能用于建立从可观测性洞察到技能更新的完整反馈闭环。它基于 Loki 中 job="claude_code_enhanced" 的增强遥测数据（来自 enhanced-telemetry 钩子），通过 observability-analyzer 与 observability-pattern-detector 收集会话分析、错误模式、工具调用序列和提示词模式，检测失败、低效工具链、对话模式、上下文问题与冗余操作，再将高影响模式映射到相关技能并生成改进建议，最终由 skill-updater 应用安全改进，并用遥测数据衡量改进前后的错误率与模式消除情况。
面向 Kubernetes 的声明式配置技能，覆盖 Deployment、Service、Ingress、ConfigMap/Secret、Helm Chart、Kustomize overlay、RBAC、HPA、PDB 与 NetworkPolicy 等清单与资源模式，强调安全上下文、资源请求与限制、健康探针等生产实践。
面向 TypeScript/JavaScript 的 AWS SDK v3 使用技能，讲解模块化客户端与命令模式，覆盖 S3、DynamoDB、SQS、Lambda、SNS、Secrets Manager 的常见用法、错误处理、分页与凭证配置。
Vercel Deployment 是一个用于将项目部署到 Vercel 的技能，可自动以文件夹名推断项目名、使用 --yes 跳过交互提示，并在部署后关闭 Vercel Authentication（SSO），使部署结果无需登录即可访问。
面向 Vercel 项目接入 Algolia 的技能，讲清 Marketplace 注入的 ALGOLIA_* 变量含义、需要改成哪些名字、搜索哪个索引，以及如何验证搜索真的返回结果。适用于 Vercel 上想通过 Marketplace 获取 Algolia 的场景。
Meticulous CLI 的认证管理技能，用于登录、查看当前登录用户以及退出登录。OAuth 令牌保存在磁盘上并可跨会话复用。
Meticulous CLI 的项目检查命令，用于查看与 API token 关联的项目配置，主要覆盖 meticulous project show。
Docker 运维与最佳实践技能，覆盖容器构建、运行、调试、Dockerfile 规范、镜像优化、Compose 工作流与仓库管理，并支持以斜杠命令审查、构建、优化镜像。
SpecWeave 为 GitHub Issue 制定的强制格式标准，要求标题采用 [FS-XXX][US-YYY] 格式、验收标准与任务使用可勾选复选框、链接使用 GitHub URL，并由 github-client-v2.ts 强制校验。
用于评估 Amazon EKS 集群韧性的 AI 技能，基于 26 项最佳实践检查覆盖应用工作负载、控制平面与数据平面，并输出结构化结果。资料未提供具体检查清单与运行前提。
面向 AWS 架构的成本优化审计技能：按 Well-Architected 框架分析资源浪费、合理规格与定价模型改进机会，输出分级发现、节省估算与实施路线图报告。
glab 是 GitLab 官方命令行工具，用于在终端中查看和管理 GitLab 资源，包括合并请求、议题、CI/CD 流水线、发布、仓库、变量、代码片段、计划任务、堆栈与标签等。