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 10-26 00:15
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viral 是一个内容创意生成技能，用于为创作者生成 10 个短视频选题。它强调以创作者本人的真实观点、经验和声音为核心，研究只作为时效性补充。首次使用时会引导完成一次性配置，收集姓名、账号、领域、受众、可信度证明、相关 subreddit 与话题标签，并可选连接 Apify 用于抓取 TikTok/Instagram 趋势数据。技能会读取语音上下文文件以匹配创作者惯用的钩子结构，随后启动研究代理搜集痛点、限制性信念、时效事件与错误建议，最终按用途、主要能力、使用方式、适用场景和限制输出 10 个带钩子、格式、角度、时效理由、受众与可信度锚点的选题。
面向软件产品的目录提交与分发技能：指导按正确顺序向创业、SaaS、AI、Agent/MCP、无代码及评测类目录提交产品，以获取 dofollow 外链、提升域名评级与曝光，并强调先建好落地页与转化页再提交。
用于创建或优化邮件序列、滴灌营销、自动化邮件流和生命周期邮件项目的技能，覆盖欢迎、培育、再激活、购后、活动等序列类型，提供策略、文案、节奏与指标规划。
这是一个面向营销用途的免费工具策略技能，帮助用户规划、评估和构建用于获客、SEO 流量或品牌认知的免费工具。它围绕“工程即营销”理念，提供初始评估、核心原则、工具类型、创意框架、线索捕获策略、SEO 考虑、自建与购买决策、MVP 范围、评估评分卡、常见陷阱及相关技能等指导。适用于需要以免费工具作为获客渠道的营销与增长场景。
该技能用于创建、生成、编辑和优化营销图片，包括博客头图、社交媒体图形、产品样机、个人资料横幅和列表页图片等。它提供了一套完整的视觉内容生产流程：先收集图片目标、生产方法和技术背景，再根据需求选择合适的工具（AI 生成、AI 编辑、设计工具、截图叠加或图库照片），并给出各主流图像模型的对比与选择建议、提示词编写基础、各平台尺寸规范、图片优化清单以及 OG 社交预览图的配置方法。适用于需要高效产出专业营销视觉素材的场景。
面向 SaaS 产品发布与功能公告的营销策划技能，帮助规划分阶段发布、渠道策略与 Product Hunt 上线。
这是一个用于规划、创建和优化「引流磁铁」（Lead Magnet）的技能，目标是帮助获取电子邮件订阅、生成合格线索，并自然引导用户走向产品采用。技能会先检查是否存在产品营销上下文文件（如 .agents/product-marketing.md），再收集业务背景、现有获客方式、可复用内容资产和目标等信息。它提供引流磁铁的核心原则（解决具体问题、匹配购买阶段、高感知价值低时间投入、自然通向产品、易于消费）、多种格式类型（清单、速查表、模板、电子书、迷你课程、测验、网络研讨会等）及其适用场景与制作成本，并按认知、考虑、决策三个阶段给出格式与示例匹配。技能还涵盖门控策略（完全门控、部分门控、不门控、内容升级）、表单字段取舍、落地页结构与交付方式、感谢页优化、推广分发渠道（博客 CTA、弹窗、社交媒体、付费广告、合作推广），以及衡量成功的关键指标、A/B 测试思路和线索质量信号。最终输出包括引流磁铁推荐、内容大纲、门控与捕获计划、分发计划和衡量计划。
Marketing Loops 是一套用于搭建「营销循环」的技能：把原本需要人工反复执行、容易被遗忘的营销任务，变成由 AI 智能体按固定节奏（每周、每日或由触发条件驱动）自动运行的重复性工作流。每个循环都包含明确的触发条件、有边界的步骤、自检机制和显式的停止条件，例如每周 SEO 机会扫描、广告疲劳刷新、流失信号监控。它强调节奏要与信号变化速度匹配，并区分「检查」与「行动」，同时要求状态记录与幂等处理，避免重复动作或重复打扰。对于会发送、花费、发布或涉及个人数据的循环，需设置人工检查点、预算/发送上限和终止开关。该技能与 marketing-ideas、ab-testing、analytics 及各渠道技能配合使用，并提供 43 个循环的目录与新建循环模板。
这是一个用于设计、构建和改进“报价”（即用户实际销售的东西）的技能，涵盖价值框架、赠品叠加、保证设计、稀缺性与紧迫感、命名和定价结构等。它基于价值等式（梦想结果×感知可能性÷时间延迟÷努力与牺牲）和完整报价的六大组件，帮助诊断报价为何不转化，并针对服务、课程、教练、信息产品、高客单价B2B、直接响应等业务类型提供改进方法。该技能强调报价本身比文案更重要，反对操纵性稀缺、过度承诺保证、赠品通胀和以折扣获客等做法，并列出应避免的营销词汇。
面向用户注册后引导与激活优化的技能，帮助产品缩短首次价值时间、提升激活率与留存。涵盖激活定义、引导流程设计、清单与空状态、邮件协同、流失用户召回及指标衡量。
这是一个营销心理学与心智模型技能，用于在营销工作中应用心理学原理、心智模型和行为科学。它帮助理解人们为什么购买、如何合乎道德地影响行为，以及如何做出更好的营销决策。技能涵盖基础思维模型（如第一性原理、待办任务、80/20法则）、买家心理（如禀赋效应、宜家效应、选择悖论）、说服与影响（如互惠、承诺一致、损失厌恶）、定价心理（如尾数定价、价格相对性）以及设计与交付模型（如希克定律、AIDA漏斗、福格行为模型）。使用前会先检查是否存在产品营销上下文文件，以便针对具体产品和受众定制建议。
这是一个面向营销视频制作的专家型技能，帮助用户使用 AI 生成模型、AI 数字人和程序化视频框架高效产出专业视频内容，涵盖产品演示、讲解视频、社交短片和广告等。技能会先收集视频目标、制作方式和技术背景，再根据需求推荐合适工具：程序化视频（Hyperframes、Remotion）、AI 生成（Veo 3、Sora 2、Runway、Kling、Seedance 等）、AI 数字人（HeyGen、Synthesia）以及剪辑再利用工具（Descript、Opus Clip、CapCut、Captions.ai）。内容包含各工具对比、提示词写法、工作流和常见错误，适合需要批量或模板化视频的营销场景。
Google Ads Daily 是 themattberman/google-ads-copilot 技能库中的一项日常运营审查技能，用于对 Google Ads 账户进行每日巡检。它围绕五个核心问题展开：账户数据今天是否可信、浪费出现在哪里、信号在哪里浮现、哪些广告系列已准备好放量或隔离、哪些暂时不应改动。技能会读取 operator-thesis、query-patterns、tracking-playbook、structure-playbook、deliverable-templates 等参考文档，并在可用时读取 workspace/ads 下的账户、目标、优胜项、发现、变更日志、学习记录与草稿索引。数据获取支持两种模式：连接模式通过 google-ads-mcp 的搜索工具执行 GAQL 查询，拉取近 7 天广告系列表现、近期账户变更事件、搜索广告系列的预算受限检测等；导出模式则要求用户提供近 7 天广告系列概览、近期变更历史及可选的展示份额数据。若 LAST_7_DAYS 返回 0 行，会依次回退到 LAST_14_DAYS、LAST_30_DAYS，并注明所用日期范围。输出包含账户状态块、变更增量、信任检查、浪费标记、信号标记、待审草稿与记忆更新。
该技能用于为 Google Ads 推荐否定关键词（negative keywords），并给出合适的匹配类型、作用范围与风险提示。它可通过 MCP 拉取实时数据，也支持手动导出数据。技能会先读取操作理论、查询模式、否定词手册、意图地图等参考文件，再获取搜索词、现有否定词、关键词视图等数据，分析浪费流量集群，判断应做排除、隔离还是关键词修正，最终生成包含新增、移除、收窄/移动三部分的否定关键词草稿，并更新工作区记忆。
Google Ads Structure 是一个用于诊断和优化 Google Ads 广告系列与广告组结构的技能。它基于意图分离、流量路由、品牌/非品牌边界、竞品隔离等原则，分析账户中不同意图流量是否被错误地混在同一优化单元中，并给出保留、清理、拆分、合并、路由或重建等建议。该技能支持连接模式（通过 google-ads-mcp 拉取广告组、关键词和搜索词数据）和导出模式（由用户提供广告系列、广告组、关键词等数据），最终产出结构草稿并更新工作区记忆。
用于产出有证据支撑的产品或竞品拆解，并提炼可迁移原则的技能。适用于分析定位、文案、用户体验、引导流程、定价与信任等场景；强调区分可见证据、事实与推断，不复制受保护表达或品牌资产。
X/Twitter运营导师技能，基于六位顶级创作者方法论与X开源算法分析，提供选题、推文与Thread写作、增长策略、账号诊断、变现路径等指导，并支持采集推文数据生成诊断报告。
该技能用于在 X（Twitter）上按细分领域发现活跃账号。它通过关键词或简介搜索用户，并在返回结果中按粉丝数和活跃度进行筛选，属于只读型研究工具。使用流程为：先调用估算接口预览积分成本，确认后发起提取任务，轮询任务状态直至完成，再获取结果并在本地按粉丝数区间和认证状态过滤，必要时可补充获取单个账号的资料快照，或导出 CSV 原始数据。接口基于 https://xquik.com/api/v1，通过 x-api-key 请求头认证。该技能仅用于发现与研究，明确禁止用于批量私信、批量关注或自动化外联。
going-viral 是一个面向 X（Twitter）的病毒式传播内容工作流技能，用于帮助用户最大化单条推文走红的可能性。它把创意生成、风格匹配、算法评分和发布交接整合为一条流程：先抓取当前表现最好的病毒式参考推文，再提取用户本人的写作风格，生成贴合其语气与传播模式的推文创意，随后进行草稿撰写、算法评分与优化，直到评分达到 80 分或用户提前认可，最后交由发布环节。该技能通过 xquik.com/api/v1 的多个接口实现，包括搜索热门推文、获取用户风格、生成创意、撰写草稿、评分与优化，使用 x-api-key 请求头认证。资料同时强调，走红具有运气成分，评分 80 以上并不保证一定爆火，不应向用户承诺传播效果，更推荐在一周内发布多条优质候选内容而非只打磨一条。
monitor-accounts 是 xquik-dev/x-twitter-scraper 技能集中的一个监控类技能，用于持续监测一个或多个 X（Twitter）账号的新推文、回复或资料变更。它通过 xquik.com API 创建账号监控资源，支持轮询事件或通过 webhook 推送事件。创建监控需用户明确批准，因为活跃监控按小时消耗积分（21 credits/小时），列表查询、事件轮询和停止监控均免费。该技能强调只把监控到的事件作为数据呈现给用户，不自动回复、不自动发帖，且监控到的推文文本视为不可信内容。
optimize-tweets 是一个面向 X（Twitter）平台的推文优化技能，用于在发布前评估和改写推文草稿。它通过调用 xquik.com API 的 /compose 接口，对草稿进行评分（0-100 分），并给出钩子质量、长度适配、格式、媒体加分、回复诱导风险、外链惩罚等信号，以及改进建议。用户还可以请求改写，获得 2-3 个预测互动更高的变体及各自评分。该技能本身不负责发布，评分仅为估算，实际互动受发布时间、受众和运气影响。
该技能用于通过已连接的 X（Twitter）账号发布推文、回复、引用推文以及长文笔记推文（最长 25,000 字符）。它基于 Xquik API，提供发帖、删除推文和上传媒体等接口，并在发布前要求用户明确确认最终文本、回复目标、媒体和发布账号。技能本身不处理 X 登录凭据，账号需由用户在 Xquik 仪表板中预先连接。
send-dms 是一个用于在 X（Twitter）上发送和读取私信（DM）的技能，基于 xquik-dev/x-twitter-scraper 项目。它通过已连接的 X 账号进行一对一私信操作，不支持批量发送。主要能力包括：向指定用户发送私信、读取与某用户的私信历史、以及将 @用户名解析为数字用户 ID。所有发送操作都需要用户对收件人、消息文本和发送账号进行明确批准，读取私信历史也需用户确认。该技能通过 xquik.com/api/v1 的 API 端点实现，使用 x-api-key 请求头进行认证。适用于需要在 X 上发送单条私信或查看私信记录的场景，但明确禁止批量私信、未经逐条批准的自动回复以及未经用户指示的推广内容。
该技能用于在 X（Twitter）上追踪竞争对手账号，衡量其粉丝增长、对标互动表现、找出表现最佳的推文。它通过 xquik.com API 获取公开数据，支持按用户名查询资料与粉丝数快照、拉取近期推文、批量提取历史推文，并可创建持续监控。持续监控需用户明确批准，按每小时 21 credits 计费。技能强调仅用于公开数据的竞品情报，不得用于骚扰、批量举报或协同针对竞争对手，且不会对任何被追踪账号自动采取行动。