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 10-28 00:17
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tauri-build 是一个面向 Tauri v2 应用的生产构建与分发技能，用于生成可发布的安装包并配置代码签名。它覆盖 macOS、Windows、Linux 三大平台的打包流程，支持生成 .dmg、.app、.msi、.exe（NSIS）、.deb、.rpm、.AppImage 等安装产物，并指导通过环境变量配置各平台签名信息、在 tauri.conf.json 中设置 bundle 标识与图标，以及使用官方 Tauri publish action 搭建 GitHub Actions CI/CD 流水线。当用户提到生产构建、发布打包、代码签名或应用分发时使用该技能。
面向 PHP、Python、JavaScript 与 API 服务的 Docker 与 Docker Compose 工程规范，用于容器化开发环境、生产镜像与 CI 构建，涵盖镜像、编排、健康检查与密钥管理等实践。
跨平台移动运营编排技能，用于规划与审查 Android/iOS 交付资产，涵盖应用图标、移动 RBAC、SaaS 配套规划、Google Play 审核以及 Apple Xcode 27/TestFlight/Xcode Cloud 证据准备。
用于管理、调优、备份、恢复、监控和排查 PostgreSQL 生产系统的技能入口，强调以指标、日志、查询计划、锁图、复制状态和备份历史等证据支撑运维决策。
面向多租户 SaaS 的限流与配额设计技能，覆盖限流算法选择、在多层级（边缘、网关、服务、数据库、队列）执行限额、Redis 原子实现、429/配额响应契约、公平排队以及 AI 与智能体配额维度。
面向提案写作的监测与评估（M&E）技能：当任务需要变革理论、逻辑框架、结果框架、指标、基线、目标、学习或评估内容时使用，把M&E理论转化为可写入提案的框架、指标与报告逻辑。
提供面向 GitHub Actions、GitLab CI 和 CircleCI 的生产级 CI/CD 流水线模板，涵盖自动化测试、构建、部署、安全扫描与蓝绿/金丝雀/滚动发布策略，适合为 Node.js、TypeScript 等项目快速搭建持续集成与交付流程。
Cloud Infrastructure 技能，覆盖 AWS、Cloudflare、GCP、Azure 等云平台，以及 Docker 容器化、Kubernetes、Terraform 基础设施即代码、CI/CD 与可观测性，提供学习路径、速查表、故障排查与最佳实践。
GitOps 技能，围绕 ArgoCD、FluxCD 与声明式基础设施管理，涵盖安装配置、应用清单与同步、Kustomize 与 Helm 集成、同步策略，以及进阶的多集群、密钥管理、渐进式交付等实践。
Monitoring & Observability 技能，覆盖指标、日志与追踪三大可观测性支柱，聚焦 Prometheus、Grafana、ELK Stack、告警规则、SLI/SLO 与错误预算，并可选涉及分布式追踪、OpenTelemetry、自定义导出器与日志关联。
面向微服务的服务网格技能插件，覆盖 Istio、Linkerd、Consul 与 Envoy，用于服务间通信的流量管理、mTLS 安全策略与可观测性配置，属于 DevOps 场景的辅助能力。
PostgreSQL 备份与恢复技能，原子化封装逻辑备份、物理备份与时间点恢复（PITR）的生产可用模式，涵盖 pg_dump、pg_basebackup、pg_restore 及 WAL 归档配置参考。
devops-cloud 是一个面向 DevOps 与云基础设施的 TypeScript 插件技能，覆盖容器化、Kubernetes 编排、CI/CD、基础设施即代码、云平台与监控，适合部署应用和搭建云环境时参考。
面向 Tauri 应用的 Oasis 集成指南，涵盖 oasis-sdk 安装初始化、用户反馈、崩溃上报与面包屑、自动更新配置，以及基于 GitHub Actions 的发布工作流与签名密钥设置。
persist-ml-git 是一个面向机器学习工作流的 Git 持久化技能，来自 probabl-ai/skills 技能集。它的作用是在每一轮（turn）结束时，根据 skore_skills 的 end-turn 钩子返回的 JSON 指令，使用真实的 git 命令行把当前循环阶段的工作提交到仓库。当运行 `python -m skore_skills git end-turn --stage <stage>` 返回 action 为 invoke，或用户要求提交本轮工作时触发。技能本身不执行提交，而是由调用方按 JSON 事实自行运行 git 命令：先判断 action 是 skip 还是继续，再处理隐藏文件（dotfiles）歧义与需审核路径（review_paths）的取舍，随后 `git status`、仅暂存非密钥且未被 review_paths 列出的路径、用一行提交信息完成 commit，最后可选加载 triage-ml-task。规程明确禁止 push、amend、rebase、git config，禁止保留 .env 或 .skore，也禁止在钩子为 skip 时臆造提交。
setup-git 是一个面向机器学习工作区的首次 Git 配置技能，属于 probabl-ai/skills 技能集。它的职责是在项目脚手架搭建完成后初始化版本控制，包括初始化仓库、合并忽略规则以及创建第一次提交。该技能仅负责首次 Git 设置，会在首次提交前询问一次哪些未知隐藏文件和待审查路径需要保留跟踪。当被 setup-ml-project 加载用于变更前快照时，它会在其他设置写入之前先提交当前目录树，然后返回。它通过 skore_skills 命令行工具完成状态查询、忽略规则合并、路径审查决策与提交等操作，初始分支固定为 main，且不会覆盖已有 .gitignore、不会推送、不会创建远程、不会 amend、rebase 或设置 Git 身份，也不会暂存 .env、.skore 等必须忽略的文件。
setup-python-env 是 probabl-ai/skills 提供的一个 Python 环境引导工具，用于初始化 Python 环境管理器并创建三类命名环境（默认运行时、智能体工具、组合开发环境）。它通过 `python -m skore_skills env detect` 检测环境，记录管理器与 `env.managed` 状态，随后执行 `env init --manager`、`env sync --execute`，在已记录的 hub 或 mlflow 目标下安装 Skore（未设置或本地时安装普通 Skore），最后运行 `env verify --execute`。本阶段直接安装的包为 ruff、ipython、ipykernel 和普通 skore，其他机器学习库需交由 add-python-package 步骤处理，不在此阶段添加。适用于用户请求环境管理器、pixi、uv 或 Python 环境，或尚未记录任何环境的场景。
ExecuTorch 的模型导出技能，用于将 PyTorch 模型转换为 .pte 格式，以便在边缘设备上运行。该技能提供基础导出模式：先用 torch.export.export() 导出模型，再通过 to_edge_transform_and_lower() 进行边缘转换与下沉，最后将结果写入 .pte 文件。同时列出了 Llama、Whisper、Parakeet 等模型的专用导出脚本路径，并给出调试方法，如使用 strict=False 进行草稿导出、通过 TORCH_LOGS 与 tlparse 分析导出日志。适用于模型转换、边缘部署下沉以及生成 .pte 文件的场景。
用于完成刚脚手架生成的 SaaS 项目配置，通过 agent.json 接好的 MCP 服务器（Neon、Stripe、Resend、PostHog、GitHub）逐一核对并补齐环境变量与集成，只配置已存在资源、不新建用户未要求的云资源，最后输出需人工处理的清单。
Claude Code Agent Monitor 是一个全栈实时监控平台，用于跟踪 Claude Code 智能体会话、工具调用、子智能体编排与性能指标。它采用基于 hook 的架构：Claude Code 触发事件（工具使用、会话停止等），由 Node.js 处理器捕获，存入 SQLite，并通过 WebSocket 广播到 React 仪表盘。技术栈为 Node.js + Express + better-sqlite3（WAL 模式）+ WebSocket + React 18 + TypeScript + Vite + TailwindCSS + Electron。主要能力包括：实时会话跟踪与智能体卡片、工具使用分析（柱状图、热力图、D3.js 可视化）、子智能体编排流程图（Mermaid）、智能体状态看板、浏览器通知（Web Push + VAPID）、RESTful API 与 Swagger/OpenAPI 文档、用于仪表盘自省的 MCP 服务器、VS Code 扩展与 macOS/Windows 原生应用、多语言支持（英、中、越、韩、西）、Prometheus 指标导出与 Grafana 仪表盘，以及 Kubernetes、Docker、Terraform 部署方案。
为 OpenClaw AI 智能体接入 Opik LLM 可观测性与追踪的官方插件，自动记录提示词、回复、工具调用、子智能体生命周期、成本与 token 用量，并将追踪数据导出到 Opik 平台用于可视化、调试与评估。
用于 redis/node-redis 仓库的运维技能：更新测试默认使用的 redislabs/client-libs-test Docker 镜像标签，同步 CI 矩阵，重置并强制推送 bump-test-image 分支，并创建或更新指向 master 的 PR。
为 .NET Clean Architecture 项目生成审计追踪基础设施的技能：提供 IAuditable 接口、AuditableEntity 基类、EF Core SaveChanges 拦截器，自动填充 CreatedAt/UpdatedAt 及操作用户，并支持软删除与可选完整审计日志。
面向 iOS/SwiftUI 的辅助功能生成工具，用于补充 VoiceOver、动态字体与各类无障碍特性的代码，并辅助进行无障碍合规审计。