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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该技能用于从产品经理提供的任意输入（笔记、访谈记录、草稿、高管要求、Slack 讨论串或原始情境描述）中，生成一份有证据支撑、按优先级排序的行动计划。它基于约束理论（Theory of Constraints）识别当前唯一的约束点，并据此确定最关键的下一个行动（P1），再依次排列后续行动（P2 至 P5）。同时使用 Cynefin 框架对情境进行分类，以校准计划的可信度上限：清晰与繁杂情境可给出较高置信度计划，复杂情境需采用安全失败探针，混乱情境则先做稳定化处理。该技能为单轮调用，只读工具，输出 Markdown 文档，包含来源台账、执行摘要、输入镜像、情境分类、约束点、待决问题、行动计划、风险预演、可复制提示词以及证据来源映射等部分。它不会内联调用其他技能，仅在用户明确确认后可移交给工作流编排器。
这是一个用于在每次直接回复用户前刷新当前日期与时间的技能。它通过加载技能目录并运行捆绑脚本，获取一份新鲜的本地时钟锚点（包含日期、时间、星期、时区、UTC 偏移等字段），并将其绑定到 starting-point 的 as_of 字段。该技能用于解析用户消息中的相对时间表达（如“下周五”），在涉及日期或时间的工具调用前将其转换为绝对时间，并在可见回复中写入当前日期时间前缀。若时钟获取失败或返回无效 JSON，则停止依赖日期时间的工作并报告 temporal-anchor-unavailable。
K2F Application Form 是一个面向 AI 智能体的技能，用于在 content_and_design.md 中规划求职、项目、资助或会员等申请表单的内容与设计意图。它帮助智能体判断哪些问题应放在表单上、哪些应作为附件，如何分组和排序字段，以及表单的语气、层级和可填写密度，同时不虚构雇主、项目、法律条款或资格规则。该技能基于 K2F 构建，产出 .K2F 包，由引擎负责布局与排版，智能体专注于语义（分区、标签、字段角色、说明）。使用前需先安装核心技能：npx skills add suzheng/k2f --skill k2f。适用于设计或重做可打印/可填写的申请表、将分散的 PDF 问题整合为一份可扫描表单，以及在用户申请时预填答案。
该工具是一个根据主题、URL 或文本生成幻灯片的技能，可生成带 AI 视觉内容的演示文稿。默认不添加语音旁白，仅在用户明确请求时通过 --no-skip-audio 启用旁白。适用于做幻灯片、PPT、演示文稿、视觉化汇总等请求。使用前需自动安装并登录 CLI，配置文件位于 .listenhub/slides/config.json。生成后可获得在线查看链接，下载模式下还会保存脚本文件（启用旁白时保存音频文件）。幻灯片默认使用 2K 图片尺寸、16:9 宽高比。
面向教师与教学设计者，从教学大纲、评分标准、往年试卷或指定阅读材料出发，设计正式考试试卷（期中、期末、单元测验或带回家完成的考核），具备合理的分值权重、稳定的格式特征与清晰的题型结构，并输出为 .K2F 包。
通过 HTTP 文件系统与实用接口管理 AWTRIX 3 设备，可列出、上传、重命名、删除文件，查看闪存占用，配置 Wi-Fi，并导入 LaMetric 图标。
Outcome-Bounded Work 是一个用于处理指令中“结果”与“具体做法”混为一谈的技能。它适用于当一段对话、提示词、任务、规范、计划、政策或技能中同时包含真正的需求与满足该需求的一种可选实现方式时。该技能通过在对话中构建可检查的契约，或在审计已有指令性产物时使用分类账，把“必须达成的结果、证明标准、安全边界、禁止结果、强制方法”与“可替换的候选路径”区分开，使真正的要求、证据义务和安全约束保持固定，而可替换的实现选择保持开放。它不是用来处理没有实质方法选择的简单请求，也不得弱化明确的方法、用户明确要求或更高优先级的规则。
groove-utilities-memory-doctor 是 groove 工具集中的记忆后端健康检查技能，用于验证记忆文件结构与配置是否正确、可访问。它按顺序检查 .groove/index.md 是否存在于 git 根目录、记忆基础路径 .groove/memory/ 是否存在、日志子目录 daily/、weekly/、monthly/、git/ 是否齐全、specs/ 目录（供 /groove-work-spec 使用）以及 learned/ 目录（热记忆层）是否存在。每项检查以 ✓ 或 ✗ 报告，失败项附带具体的修复命令，例如缺失 index.md 时提示运行 /groove-admin-config，记忆路径缺失时提示运行 /groove-utilities-memory-log-daily，specs 目录缺失时提示 /groove-utilities-memory-install，learned/ 缺失时提示 /groove-admin-update（0.11.5→0.12.0 迁移会创建）。该技能只报告与建议，不自动修复问题，且即使早期检查失败也会继续报告全部检查结果。
to-plan 是一个用于制定实现计划的工作流技能，适用于需要为单个 GitHub issue 或聊天内任务生成实现计划的场景，也适用于已保留并批准的 GitHub 计划存在现有修正链的情况。其核心理念是把计划做成决策与验收契约，细节程度与不确定性和风险成比例，将权威规范转化为基于当前仓库状态的可执行契约。它区分 GitHub 模式和对话模式：GitHub 模式仅针对一个指定 issue 或既有的唯一实现目标，拒绝拉取请求和无法明确身份的仓库；无此条件时使用对话模式。创建计划只授权生成本地对话草稿，不授权写入 GitHub；讨论或评审本身不产生草稿。使用前需按顺序完整阅读共享工作流、恰好一个来源模式契约（GitHub 模式或对话模式）以及计划模板。GitHub 计划在既有修正链或已发布集成决策变更时读取集成修正；发布修正前需确认已安装的交付/控制器支持。普通 GitHub 模式需要发布批准，--auto 仅跳过该暂停。存在阻断项时停止变更和依赖工作，但可执行安全的独立检查。每个验收标准都需自动化或精确的人工验证，不得创建或切换分支，也不得编辑源文件和测试文件。完成状态唯一，包括等待批准、已发布、无操作、受阻和对话交接。
Charlie 是一款面向自力更生（bootstrapped）初创公司的 AI CFO（首席财务官）工具，以查理·芒格命名，核心理念是资本纪律即竞争优势。它围绕利润约束、单位经济模型、现金管理与资本配置提供财务管理框架与指标基准，包含 LTV/CAC、CAC 回收期、人均营收、跑道目标、储备结构、燃烧倍数、40 法则、现金转换周期、应收应付纪律、年度预付策略、财务复盘节奏、关键指标看板、驱动因素预测法以及多种情景下的现金预测方法，并给出 300-500 万美元 ARR 阶段的各项支出基准。适合自力更生、追求盈利增长的公司用作财务决策参考。具体收费、价格与平台信息暂未提供。
「Brainstorming Ideas Into Designs」是一个用于把粗略想法逐步打磨成完整设计方案的交互式技能。它采用苏格拉底式提问方法，通过结构化问答与备选方案探索，帮助使用者澄清目标、约束与成功标准，并最终形成经过验证的设计。该技能强调每次只问一个问题、优先使用多选题、在理解阶段收集用途/约束/成功标准，在探索阶段提出 2-3 种不同方案并评估其架构、取舍与复杂度，然后以每次 200-300 字的分段方式呈现设计并逐段确认。它支持在条件变化时回退到更早阶段，避免强制线性推进。设计获批后，可衔接 Git Worktrees 技能建立隔离工作区，并最终转交给 Writing Plans 技能生成实施计划。该技能属于工作流协作类技能，具体分类标识可依据其协作规划用途确定。
Skill Cleaner 是一个 Codex/OpenClaw 技能审计工具，用于清理技能提示预算、查找重复技能、审计启用或禁用的技能根目录，并判断哪些技能或插件应当移除。它通过运行 TypeScript 分析脚本，输出结构化报告，包括技能预算、可压缩描述候选、重复项、未使用候选和根目录汇总。分析器默认利用 Codex 调试提示输入获取模型可见的精确技能列表、顺序、名称与别名路径，扫描 Codex、插件缓存、仓库同级目录和个人技能根，读取本地模型缓存以确定上下文窗口与预算比例，并基于历史日志推断使用证据。工具遵循先建议、后编辑的输出策略，删除或修改前要求核实保留副本、优先清理重复的仓库本地或 agent-scripts 副本，并保留能体现仓库策略或实时运维的 OpenClaw 维护者技能。
K2F Contract 是一个面向 AI 智能体的合同起草技能，用于在排版之前先为商业协议搭建结构蓝图。它支持从用户提供的交易条款和背景信息出发，起草 NDA、MSA、SOW、SaaS 订单、供应商协议等商业合同，产出可直接签署的版式。该技能基于 K2F 体系，将合同作为 .K2F 包生成：先编写 content_and_design.md 蓝图，再通过 k2f 技能实例化、校验并导出。它强调不虚构当事人、金额、管辖法律或用户未提供的立场，并要求由合格律师审阅。
k2f-worksheet 是一个面向 AI 智能体的技能，用于根据学习目标和素材设计可打印、可直接填写的练习单，例如练习集、图形组织器、实验记录、反思表或差距补全表单。它基于 K2F 体系，先产出 content_and_design.md 蓝图，再生成 .K2F 包并导出为可打印 PDF 等格式。该技能强调以语义结构（章节、题目、作答类型）而非像素坐标来组织内容，要求每道题都能从单页提供的信息中作答，避免重复提示、无法作答的题目和冗长说教。使用前需先安装核心技能：npx skills add suzheng/k2f --skill k2f。
groove-work-brainstorm 是 groove 工作流中的头脑风暴技能，用于在规划前通过对话澄清范围、记录关键决策与待解决问题，并将结果保存为头脑风暴文档或后端任务。
用于撰写公司内部沟通内容的技能，支持3P更新（进展/计划/问题）、全员通讯、FAQ汇总、事件报告与领导层更新等，按公司既有格式输出。
这是一项用于客户支持工单分诊的 Codex 技能，帮助团队统一对来信工单、邮件或聊天进行分类与响应。它会先解析工单文本、产品模块、客户套餐等信息，识别问题类型、影响范围与复现线索，再为工单指定类别与子类别，并给出优先级（如 P0–P3）及简短理由。若需要，它还能起草回复草稿，包含确认、共情、问题复述、下一步动作以及向客户补充索要缺失信息，并在不确定时附上复现清单。此外，它可生成内部备注，如疑似根因、需拉取的日志、需协同的团队和需创建或关联的追踪 ID，最终以表格或要点形式汇总类别、优先级、摘要、建议修复或下一步、回复草稿。该技能强调避免做承诺，只在有信息时给时间范围而非明确 ETA，复制到公开渠道时需对 PII 做脱敏，信号不足时应列出 2–3 个可能类别及可区分证据。
这是一个用于系统化评估创业点子的技能，帮助创业者在投入开发前验证问题与解决方案的匹配度、市场时机和商业可行性。它基于 Lenny's Podcast 与 Newsletter 中 21 位嘉宾及文章的观点，提供问题紧迫性评估、市场时机分析、商业可行性审查和实验验证四个主要帮助方向，并汇总了七种全力投入的识别模式、五种消费级创业点子策略、顶级 1% 创业公司的三大信号、天使投资评估标准等框架与模板。该技能强调寻找不起眼的利基市场、优先追求自主性成果、等待外部拐点、写代码前先验证需求，以及关注两极分化的市场信号。适用场景为创业早期的点子筛选与验证，暂无明确限制说明，也未提供收费或价格信息。
Google Calendar Automation 是一个面向 Google 日历工作流的技能，用于在已配置好且已通过身份验证的集成环境中，规划并执行获得授权的日历操作。它可以检查日历、日程和事件详情，起草或执行明确授权的事件创建、编辑、取消与邀请回复，并基于已认证账户可访问的可用性查找空闲时段。该技能仅提供操作指令，不包含 OAuth 辅助工具、Python 客户端、服务器或令牌存储；使用前需先发现可用的已认证连接器或项目自有的日历客户端，并检查其实际工具架构。它强调最小权限、不泄露密码或令牌、不越范围访问日历，并在写入前确认账户、日历 ID、日期范围、IANA 时区和操作，避免重复创建事件。
groove-utilities-task-update 是一个任务更新工具，用于在已配置的后端中更新现有任务。它可以修改任务的状态、正文或元数据，并以追加方式写入进度备注而不覆盖已有内容。在完成任务时，会先在正文中写入解决方案（变更摘要或废弃原因），再标记为完成。该工具从 .groove/index.md 读取 tasks.backend 配置来确定后端，支持 beans、linear、github 等后端。作为约束，它要求用户在任务标记为完成或废弃前进行确认，且绝不自动完成，同时禁止在正文缺少解决方案段落的情况下将任务标记为完成。
Google Docs 是一个轻量级的 Google Docs 集成技能，采用独立的 OAuth 认证，无需 MCP 服务器。它支持创建文档、按标题搜索文档、读取文档内容以及编辑文本。适用于用户需要创建 Google Doc、查找文档、读取内容或修改文本的场景。注意：该技能需要 Google Workspace 账号，不支持个人 Gmail 账号。首次使用需通过命令行进行 Google 认证，之后所有操作通过脚本执行，未登录时会自动认证。
Plannotator Annotate 是一个用于在 Plannotator 标注界面中打开 Markdown、纯文本配置、HTML、URL 或文件夹并处理返回标注的技能。
Memory Metadata Search 是 Basic Memory 的一项结构化元数据搜索能力，用于按笔记 frontmatter 中的自定义字段查找笔记，而不仅依赖全文内容。除 title、type、tags、permalink、schema 等标准字段外，笔记 frontmatter 中任何自定义 YAML 键都会被自动索引为 entity_metadata 并可供查询。它支持等值匹配、数组包含、$in、$gt/$gte/$lt/$lte、$between 区间以及点号嵌套访问，多个过滤条件以 AND 逻辑组合。所有元数据搜索均通过 search_notes 工具完成，可通过 metadata_filters 传入过滤条件，也可使用 tags 和 status 快捷参数；省略 query 即可进行纯过滤搜索，或与文本搜索组合使用。适用于按状态、优先级、置信度、标签或自定义字段筛选笔记，以及用结构化约束缩小文本搜索范围。
implementation-pack 是一个用于生成“获奖后实施/项目管理包”的技能，主要面向 CERV 等资助项目。它从提案基线出发，套用已授予的资助协议数据（预算、日期、修订目标），输出一个独立、带 IPPF 品牌、可由项目经理在无 AI 依赖下运行的实施包。技能支持通过 --donor 参数加载资助方配置，从 handback.json 或提案包文件夹加载基线，并在项目尚未获奖时跳过套用步骤、在指南和 README 中标注“baseline = submitted”。可选地，在需要生成报告时委派其他技能起草叙述并评估指标进展。输出为包文件夹路径与清单，并提示基线状态及项目经理仍需补全的占位项。