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 11-04 00:13
13,054 个结果
SigNoz Health Check 是一个用于检查 SigNoz 可观测性平台整体指标与健康状态的技能。它通过分析服务、日志、指标、链路追踪和告警，快速识别亮点与问题。使用时输入斜杠命令加可选时间范围即可，默认检查最近 24 小时。该技能会检查服务健康（活跃服务、调用量、错误率、P99 延迟、主要操作）、错误分析（近期 ERROR/FATAL 日志、错误模式与频率）、链路追踪（高错误服务的错误与慢链路）、告警（活跃告警、告警频率、未配置告警的服务）、指标（可用指标键与关键指标）以及仪表盘覆盖情况。输出为结构化报告，分为亮点、问题（按严重程度分级）和建议。需预先配置并连接 SigNoz MCP 服务器，且需可访问 SigNoz API。
SuperPlane Integrations 是 SuperPlane 平台用于管理集成生命周期的技能，帮助用户发现、连接并配置 SuperPlane 与外部服务之间的集成。它覆盖从列出可用提供商、通过 UI 完成连接、获取集成 ID，到将集成实例绑定到画布（canvas）节点的完整流程。支持 GitHub、Slack、AWS、Datadog、PagerDuty、Jira、OpenAI 等众多提供商，并提供命令行工具用于查询提供商、触发器、组件及集成资源。
SuperPlane Troubleshoot 是 SuperPlane 官方技能库中的排障技能，用于诊断和修复 SuperPlane 画布（canvas）与执行（execution）问题。它采用决策树式排查方法，按症状分类定位问题：画布存在但无执行、执行启动但节点失败、节点卡住、表达式返回错误值、Merge 节点死锁、画布更新被拒绝等。技能提供逐项检查步骤，包括检查触发器是否暂停、触发器配置是否正确、集成是否连接、事件是否实际发送，并通过 superplane canvases get、superplane integrations list、superplane events list、superplane queue list 等命令行工具辅助定位。同时覆盖节点失败的错误信息解读、节点卡住的常见原因（审批节点、时间门、等待节点、Merge 节点、外部服务慢、队列积压）、表达式问题（节点名大小写、字段路径、nil 值、类型不匹配、缺少 {{ }} 分隔符、引用并行节点）、Merge 死锁成因以及画布校验错误（重名节点、缺少必填配置、无效边通道、缺少 integration.id、YAML 语法错误）。
该技能是一个基于用户真实使用情况的高级功能审计与教学工具。它会读取 Superset CLI 的当前配置数据，对比功能清单，找出用户尚未使用但影响最大的 3-5 个高级功能（如自动化、并行智能体、任务队列、多主机、终端远程控制、自定义斜杠命令、MCP 服务器、Pages 等），逐项给出收益说明，并支持用户选择立即配置或了解更多。若用户在命令后指定主题，则跳过审计直接讲解该主题。
Superset Doctor 是 Superset 的命令行诊断与修复技能，用于排查连接失败、主机离线、终端无法附着、认证或更新异常等问题。它要求先只读收集诊断快照（superset status、auth whoami、hosts list、--version），再对照已知问题特征给出修复方案，并在用户确认后一次只改一项、逐项验证。
incident-triage 是 Superset 托管服务生产事故的初步分诊技能。它以只读方式运行，先判断影响范围（若只影响单个用户或单台机器，则提示转交支持流程），再并行采集近期部署记录、Sentry 异常峰值、健康检查结果、Vercel 部署日志等信号，并对照运行手册提出严重级别和状态页更新草稿。所有输出仅为对话内的草稿，不发布、不部署、不回滚、不声明事故，需由人工审批后自行发布。
该技能在云沙箱中通过 EAS 云 iOS 模拟器运行和迭代 apps/mobile 应用，无需本地 Xcode 或模拟器。核心命令 apps/mobile/scripts/eas-dev.sh 可复用已有会话或按需安装匹配指纹的模拟器构建，同时启动 Metro 和 API 连接。支持 --reload 重新加载、--new 切换会话，并可通过 agent-device 对模拟器进行界面操作。适用于在无 macOS 环境的云沙箱中验证移动应用真实运行效果。限制包括需 EXPO_TOKEN 和仓库 .env、部分服务不启动、 SwiftUI 菜单项需坐标点击等。
该技能用于让一个代码仓库适配 Superset 工作区：通过编写 .superset/config.json，配置 setup、teardown 和 run 脚本，使每个新建工作区（隔离的 git worktree）在创建时自动完成依赖安装、环境变量就绪和服务可达，无需手动步骤。它先检查仓库的包管理器、安装命令、.env 处理方式、服务与端口、monorepo 布局，再生成配置文件并实际创建测试工作区验证。
该技能用于将全部 @hypercli 包发布到 npm。它会依次完成版本号提升、构建、测试、打标签和发布，并包含发布前的校验、干跑发布、用户确认以及发布后恢复 workspace 依赖等步骤。
Operability 是 sylphxai/flow 项目下的一份可运维性准则（Operations - deployment, rollback, feature flags），用于运维工具场景。它强调系统上线后的实际运行问题：系统会失败、任务会卡住、状态会发生漂移，核心问题是当故障发生时，运维人员能否无需部署代码就修复问题。该准则给出了技术栈约定（Upstash Workflows + QStash、Upstash Redis、Vercel 平台），并列出了不可妥协的要求：死信处理必须存在且可运维（可见、可重放）、副作用（邮件、计费、账本）必须幂等或可安全重入、漂移告警必须配有修复手册。同时提出一系列驱动性问题，覆盖永久失败任务的处理、卡住任务的发现、失败工作流的安全重放、系统间漂移的检测与修复、部署破坏关键功能时的回滚方案，以及现有与缺失的运维手册。
Triage Issues 是一个自主式问题分诊智能体技能，用于自动处理 GitHub 仓库中尚未分诊的 issue。它会拉取未分诊的问题，按类型、优先级和规模进行分类，检测重复项，并自动打上相应标签，以便后续的 work-on-issues 技能接手处理。该技能支持识别 bug、功能增强、文档、疑问和安全问题等类型，并通过 priority:must/should/could 和 size:xs 至 size:xl 等标签体系进行优先级与工作量评估。对于信息不足、垃圾内容或安全类问题，它会采取 needs-info、auto-dismissed 或标记人工审查等差异化处理方式。使用前需确保 gh CLI 已认证并具备仓库访问权限，同时仓库需预先定义好相关标签。技能每次调用执行一轮完整处理，并对每个处理结果统一添加 triaged 标签以避免重复处理。
merge-queue 是一套用于在单个仓库上批量合并并行 PR、同时避免破坏 main 分支的编排脚本与流程。它通过 orch-* 系列脚本从仓库检出目录运行，读取 ~/.config/orchestrate/<repo>.env 配置。核心流程包括：用 orch-greenwatch 后台轮询 PR 的绿灯/红灯状态；用 orch-mergecheck <n> --merge 执行合并门禁检查（门禁是否在 head 上通过、must-run 检查是否真正运行、是否存在 waits 标签、是否能干净合并、是否有代码文件与 CI 运行后落地的提交重叠）；遇到 waits 标签用 orch-lanecheck 处理，遇到冲突则退回对应会话修复，遇到文件重叠则用 orch-combo 生成组合 PR 并验证。合并后由对应会话发布卡片供人工检查，标签由 owner 确认后移除。脚本还包含 PR 堆叠（gh-stack）、暂停合并标记文件、合并权限分级、版本号冲突处理与豁免规则等机制。
Scarce resource 是一个用于调度稀缺共享资源的技能，适用于自托管 CI runner、GPU 或所有者机器等只能被有限并发使用的资源。它的核心思路是把重型运行安排进所有者的夜间时间窗口，并围绕这一窗口制定编号的夜间计划，包含运行顺序、通过标准、谁根据结果采取行动，以及时间不足时优先丢弃哪一步。该技能通过 GitHub PR 标签（gh pr list --label waits:<lane>）来规划任务，并提供了唤醒、串行调度和等待机制：用 orch-wakeat 在后台设定唤醒时间，用 orch-dispatch 链式触发工作流并保证同一时间只有一个调度，用 orch-idlewait 等待资源队列空闲，用 orch-runwait 等待指定运行完成。它还强调在宣布可以进入下一步（gh pr ready）之前，先确认该 head 会运行哪些 lane，除非 PR 正文和 head 提交信息中都带有豁免标记，否则需要该资源的 lane 必须等待窗口。同时需要在窗口开始前运行 orch-conflicts 检查冲突，因为与 main 冲突的 PR 不会触发工作流。该技能还提醒了若干注意事项，如调度运行的是该 ref 的旧工作流文件、合并提交可能丢失仅存在于较早提交信息中的豁免标记、时间使用 UTC 加所有者偏移量等。
为 GitHub Actions 工作流添加 IFTTT Webhooks 通知任务，在部署成功或失败时发送手机推送。未配置密钥时通知会被静默跳过，方便多人协作。
用于编写 Terraform/HCL、开发 terraform-plugin-framework 自定义 Provider 的技能，涵盖 Provider 接口、资源 CRUD、Schema 与计划修饰符、导入、验收测试，以及 HCL 生命周期、凭据作用域排查、DNS 与托管组合、状态隔离和 CI 校验。
PC Guardian（电脑管家）是一个面向 macOS 和 Windows 的跨平台系统维护 skill，可运行于 Claude Code / Codex / Grok 等 Agent 环境。它提供垃圾清理、网络优化、文件整理、系统设置管理、skill 更新检查与 skill 安全审计等能力。工作流程遵循“先分析→建议→确认→备份→执行→可回档”的原则，并将操作按风险分为 L0 只读、L1 低风险、L2 中风险、L3 高风险四个等级：L0 与 L1 直接执行，L2 需用户确认，L3 需确认并自动备份。L2/L3 操作前自动备份到 ~/.pc-guardian/backups/{timestamp}/，系统设置修改前记录原值到 ~/.pc-guardian/state/，操作日志写入 ~/.pc-guardian/operations.jsonl，并支持通过命令回档或恢复设置。它对系统关键目录、应用本体与用户文档设有安全边界，删除操作先展示明细再执行，超过 500MB 的单文件仅记录元数据而不备份。
harness-init 是 tech-leads-club/harness-toolkit 提供的强制性项目初始化向导技能，用于把全局 harness 运行时连接到当前代码仓库，并按机器上实际安装的提供方（Cursor、Claude Code 或两者）生成配置与 shim hooks。它会写入 .tlc/harness/config.json，并通过 tlc-exec 挂接钩子。向导逐项询问各项可选能力（受益、取舍、默认值），只有用户明确接受才会启用；最终配置需用户确认后才写入。它要求 Node 24+ 或 Bun 作为钩子运行时，并以 tlc harness doctor、status 等 CLI 命令进行前置检查与写入后验证。适合需要为仓库统一配置 Agent 行为策略、评论门禁、空闲轮门禁、文档陈旧门禁与操作规则的团队项目；未安装提供方或全局运行时检查失败时应先修复再初始化。
bk-monitor-dev-server 是一个用于帮助配置和启动本地开发服务器的技能，属于腾讯蓝鲸 bk-bcs 项目。当用户提到启动开发服务器、dev server 或 pnpm dev 时触发使用。该技能提供从环境检查、依赖安装、配置生成、hosts 配置到服务启动与验证的完整工作流程，并附带常见问题速查表，涵盖端口占用、API 认证失败、代理配置错误、页面空白、依赖安装失败等情况的排查思路。技能内提供 config-guide 与 troubleshooting 等参考文档，以及 check-env.sh、setup-config.js、generate-config.js 等脚本资源，根据 SKILL.md 中的 IF-THEN 规则判断是否需要加载。
该技能用于通过 GitHub MCP 管理仓库协作流程，例如检索仓库、创建或更新 Issue、起草或创建 PR、查看 PR 评论与 review、回复评审意见以及执行合并前检查。它适用于需要对 GitHub 仓库进行协作操作而非修改本地代码实现的场景。其工作方式强调本地仓库上下文与 GitHub MCP 协作动作的闭环，代码事实优先取自当前本地仓库，Issue、PR、评论、check runs 等协作事实优先通过 GitHub MCP 获取。所有写操作遵循先读后写原则：先确认 owner/repo，先搜索重复 Issue、现有 PR 或相关评论，先向用户展示拟提交内容，获得确认后再创建或更新。对于 BK-CI 仓库，默认仓库上下文为 TencentBlueKing/bk-ci，默认基线分支通常是 master，若用户另有指定则以用户指定为准。
pipeline-model-interpreter 是一个用于解释 BK-CI 流水线或创作流 Model JSON 的技能。它面向需要理解流水线编排含义的用户，帮助 AI 把一段流水线 JSON 还原为 Model -> Stage -> Container(Job) -> Element 四层结构，并说明各层的含义、启动参数、矩阵、Finally、审核以及常见插件的语义。该技能适用于用户直接贴出流水线或创作流的 Model JSON、编排数据，或询问某个 Stage、Job、插件、atomCode、elementId、stepId、jobId 含义的场景。其核心思路是先判断容器类型（trigger、vmBuild、normal），再判断插件类型（linuxScript、windowsScript、marketBuild、marketBuildLess、subPipelineCall、manualReviewUserTask 等），并同时参考 @type、atomCode、name、data.input、data.output 和 additionalOptions 等字段。遇到未知 atomCode 时不臆测功能，而是标注需结合插件文档确认。该技能不适用于修改模型代码、排查运行时失败日志、设计固定摘要模板或理解 YAML 转换与版本兼容实现细节。
bk-cli monitor 是蓝鲸观测数据查询命令行工具，面向研发、SRE 与自动化脚本，提供日志、指标、告警、事件、APM 调用链、仪表盘、关联关系、告警配置及日志采集/提取状态等观测数据的统一查询入口。它通过 Profile 复用团队预设的业务与数据来源配置，支持按相对或绝对时间范围检索，返回结构化 JSON 与错误码，便于终端排查和 Agent、巡检脚本调用。当前提供 11 个业务模块、65 个只读工具，不创建或修改配置，不发起任务或下载导出；实际可用性取决于服务版本、数据接入和用户权限。
蓝鲸作业平台（BK-Job）运维操作技能包，通过捆绑的 Python 3 标准库脚本调用蓝鲸 API 网关上的作业平台开放接口，实现查询、搜索、创建、启动、定时任务编排以及状态与日志查看。支持检索定时任务及最近执行状态、搜索作业模板与详情、搜索/创建执行方案并带参启动、新建与启停定时任务、按实例 ID 查询任务状态与执行日志。能力覆盖：cron-search / cron-last-run、template-search / template-detail、plan-search / plan-detail / plan-create / plan-execute、cron-save / cron-update-status、instance-status 等子命令。列表类查询默认先取最近 20 条，大列表建议本地用 jq 或短脚本过滤后再摘要。写操作设有确认门禁，需先展示摘要并等待用户独立确认后才执行。整包可同步到任意技能宿主目录使用。
CloudBase 声明式部署技能：通过一份 cloudbaserc 配置描述整个 CloudBase 项目的期望状态，并用 deployBuild（本地托管构建）、deployPlan（dry-run 预演）与 deployApply（实际应用）三个 MCP 工具完成部署。资源按固定依赖顺序应用：database → functions → app → hosting → gateway。适用于项目含 cloudbaserc.json/.yaml/.yml/.js 且需整体部署、希望先预览变更、需本地构建静态托管产物、或需通过 mode + envOverrides 做多环境（生产/预发）部署的场景。核心原则为先计划后应用、apply 需 confirm=true、默认不覆盖已有资源、database 失败即中止、需显式解析并确认 envId。
CloudBase（腾讯云开发/TCB）开发指南技能，用于在 Web、微信小程序、uni-app、原生 App 等项目中开发、设计、构建、部署、调试和迁移腾讯云开发项目。该技能强调先确认国内站与国际站，再通过 MCP 或 tcb CLI 管理环境与资源；要求先准备后端资源再写前端代码，并在收尾阶段执行代码审查。内容涵盖身份认证、NoSQL 与 PostgreSQL 数据库、云函数、CloudRun、AI 模型调用、AI 智能体和 UI 设计等场景的路由与约束。