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 10-16 00:02
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vision-multimodal 是面向 Claude 的视觉与多模态技能包，用于让 Claude 处理图像分析、PDF 处理和文档理解等任务。它说明在何时启用该技能，例如图像描述、文档/PDF 处理、截图分析、类似 OCR 的文本提取、视觉比较以及图表与示意图解读。支持的格式包括 JPEG、PNG、GIF（仅分析第一帧）、WebP 和 PDF（通过 Files API）。技能中给出图像尺寸建议：最小 200 像素，最佳约 1000×1000 像素，最大 8000×8000 像素，并说明 token 成本约为（宽×高）/1000，建议将最长边压缩至 1568 像素以节省 30%–50% token。文档还提供单图分析、从 URL 取图、多图比较、带图像的小样本示例、PDF 处理等代码模式，以及视觉提示工程策略和图像优化函数。
用于创建 CodeTour .tour 文件的技能：面向特定角色，生成带真实文件与行号锚点的分步代码走查，文件存放于 .tours/ 目录，配合 VS Code CodeTour 扩展使用。仅生成 .tour JSON，不修改源代码。
Font Awesome 官方技能，用于向用户项目添加图标：解析图标名、检测项目集成方式并生成对应代码，支持 Kit、React、Vue、Angular、Web Fonts、SVG 精灵等多种方式。
这是一个面向决策思考的提示词技能，用于在做出改变前追踪二阶乃至更高阶的后果链。它提醒使用者不要止步于预期的第一层效果，而要沿着参与者、时间和反馈持续追问“然后会怎样”，直到链条不再影响决策为止。技能强调为每个环节记录效果、相关方、粗略概率、发生时机以及是否反馈到原问题。它还要求扩展受影响方、进行规模化测试（如果所有人都这么做或使用量增长10倍会怎样），并据此修剪非关键链条、修订行动或增加防护措施。适合战略、政策、激励或架构等具有长期耦合的决策，以及看似过于简单或有已知反噬模式的修复；不适用于局部可逆的编辑、纯机械改动，或目标本身是完整系统结构分析（应改用 systems）和已定方案的失败模式预演（应改用 pre-mortem）。
book2skill 是一个把一本书蒸馏成一组可执行 skills 的元 skill，适用于“拆书”“把某本书做成 skill”等需求。它聚焦方法论、决策框架、清单与原则的提取，不做书摘或读后感，输出含 SKILL.md 与测试 prompt 的 skill 集合。
用于配置或构建 ESP-IDF 固件工程的技能，通过自带脚本执行 idf.py build 并定位固件产物，适用于目标芯片设置、编译和确认固件二进制文件。
面向 ESP32 系列芯片的 ESP-IDF 烧录与调试技能：在已有构建产物的前提下，通过自带脚本把固件烧录到目标板、擦除 Flash 或启动 JTAG/OpenOCD 调试会话，并支持串口监视与调试环节的交接。
基于 each::sense AI 的游戏美术资产生成技能，可生成 2D 精灵、角色精灵表、无缝纹理、UI 元素、图标、图块集、加载画面、游戏 Logo 与概念图，面向独立开发者、工作室与游戏开发流程。
用于 OpenAlgo 的多标的指标扫描器技能：按 watchlist 批量拉取历史数据，用 openalgo.ta 计算 RSI、EMA、Supertrend、MACD、ADX、布林带、成交量等指标并筛选符合条件的标的，输出表格并保存 CSV。
用于撰写 Google Ads 广告文案并搭建广告系列结构的技能，覆盖搜索、展示与 Performance Max 广告，包括关键词策略、匹配类型、否定关键词、RSA 标题与描述、附加信息、质量得分优化及出价建议。
用于在公司内部与外部受众之间建立并维护统一叙事：同一事实按员工、投资人、客户、候选人和伙伴的关切进行差异化表达，并提供核心叙事、受众翻译、矛盾检测、全员会与危机沟通等方法与模板。
OpenWork 原生应用的核心上下文与护栏技能，为基于 Tauri 与 SolidJS 的桌面及移动端应用提供开发规范、OpenCode 集成方式与 UI 原则。
基于 Longbridge 数据获取上市公司完整三张财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）的提示词分析技能，可在 LLM 内完成三表勾稽、杜邦分解与盈利质量分析，支持年/半年/季度周期，回复语言跟随用户输入。
中文介绍正在整理，稍后补充。
CodeSight 是一个通用 AI 上下文生成器，可把代码库编译成结构化上下文地图、Wiki 知识库与 MCP 工具，减少 AI 对话中的 token 消耗。支持 14 种语言、30+ 框架、13 种 ORM，无需安装即可用 npx 运行，无 API key 与配置文件要求。
重复组件对齐技能：把卡片、列表行、表格单元格、导航项等重复组件当作固定槽位模型，让内容长度变化时各实例仍保持对齐。适用于构建或审查任何重复出现的组件。
longbridge-corporate 是 Longbridge Securities 提供的公司结构画像技能，针对单一上市股票查询机构/主要股东、高管与关键人员、公司概况、公司行动（拆股、派息、供股、送股）以及母子公司与关联上市关系，支持中英双语输出。
中文介绍正在整理，稍后补充。
面向科研的“找 Idea 全流程”工作流技能，把文献调研、创意生成、新颖性核查、外部评审与方案精炼串成自动流水线，从宽泛研究方向产出经初步实验验证的选题报告与实验计划。
面向 Flutter 应用的原生主屏幕小组件方案，基于 home_widget 包实现 iOS 与 Android 小组件，可在 Dart 与原生平台之间通过 iOS App Groups 和 Android SharedPreferences 共享数据，支持文本更新，并可将 Flutter UI 渲染为图片供原生显示。
用于编译基于裸 Makefile 的嵌入式固件工程（无 CMake/IDE）。当 Project Profile 标明 build_system: makefile、工作区存在 Makefile 而无 CMakeLists.txt 等工程文件时，调用自带脚本解析 Makefile、执行 make 并定位 ELF、HEX 或 BIN 固件产物。
Logic audit 是一个用于发现并修复逻辑矛盾与推理缺口的技能。它适用于文本、政策、计划、规格说明、研究、决策以及混合来源材料，帮助识别相互冲突的陈述、缺失的推理环节、未支撑的论断、不完整的分支，以及目标与证明之间的断层。该技能强调在审计前先建立时间锚点、结果映射与边界分类，并在整个审计过程中保持一致的 as_of 时间。它要求明确来源集合、权威顺序、版本与日期，对每条重要陈述赋予稳定来源 ID 并分类。审计过程包括构建依赖图、运行一致性与缺口检查、寻找反例与边界情况、通过 Web 证据契约验证外部前提，并对每个发现进行裁定与影响排序。修复时优先采用最小连贯单元，如澄清、范围修正、显式前提、补充缺失案例、替换证据或需求调和，而非大范围重写。最终输出以结果和 as_of 日期开头，随后提供受限来源集合、发现台账、修复产物或精确补丁、未解决项、Web 能力台账以及 PASS、PARTIAL 或 BLOCKED 的最终判定。该技能还包含资源门禁、渐进式披露、工厂执行契约等机制，并强调不得将组件检查当作整体结果证明，不得在受限来源集合之外声称完整性。
这是一个用于概率化思考的技能，帮助在预测、估算或评估风险时，用数字和区间而非模糊感觉来表达信念。它要求以基准率为锚，给出置信区间，并按照先验→似然→后验的方式随证据更新估计，同时对无法测量的量使用费米估算进行量级约束，避免虚假精确。
这是一个用于定位疑难问题的思维方法论技能。当某个故障、事故或异常现象存在多个可能的原因时，该技能指导你先列出可被证伪的竞争性假设，再优先执行成本最低、区分度最高的观察。每次观察后只保留仍符合证据的假设，并在其中选择未获支持的假设最少的那个作为当前解释。该技能强调：先用最低成本获取最有力的区分性证据，再逐步升级到更复杂的检查；一旦故障被直接定位就停止分析，不再无谓地继续推理。它适用于代码 bug、线上事故、异常排查等需要在多种可信原因间做出判断、并且可以立即读取代码、日志、diff、trace、测试或配置的场景。若原因已由单一堆栈、失败测试或近期改动直接证明，或仅存在一个可能假设、当前无法进行任何观察、或需要对已定位的故障做系统性根因分析，则不应使用该技能。