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 10-21 00:11
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accesslint-scan 是一个用于对在线页面进行无障碍（可访问性）审计的技能：它定位页面中违反 WCAG 的具体问题，返回以选择器（selector）为依据的修复清单，但本身不修改代码。使用前需确认已安装并锁定版本的 @accesslint/chrome 与 @accesslint/cli，并确认目标 URL 及浏览器访问是否可能暴露认证或敏感内容。若 $ARGUMENTS 中未提供 URL，需先向用户索取。该技能适用于页面需要自动化对比度、可访问名称或语义标记审计的场景，以及 UI 变更后需要定位问题而不改动应用的场景；手动辅助技术检查与全站合规评估属于另外的工作。
该技能用于编写和运行 Odoo 自动化测试，基于 Python 的 unittest 框架，覆盖 TransactionCase 单元测试、HttpCase 集成测试以及 JavaScript tour 测试，并涉及测试数据准备、模拟与 CI 集成。适用于为自定义模型业务逻辑编写单元测试、验证控制器端点、调试 CI 中的测试失败，以及通过 --test-enable 配置自动化测试执行。使用时提及 @odoo-automated-tests 并描述待测功能，即可生成包含 setup、teardown 和断言的完整测试类代码，并获得执行测试的 odoo CLI 命令。
sonar-list-issues 是 SonarQube 官方智能体插件中的一项技能，用于通过 sonarqube-cli 命令行工具搜索和筛选指定项目、分支或拉取请求中的 SonarQube 问题（issues）。与可能使用集成默认项目的 SonarQube MCP 工具不同，该技能始终要求显式提供 -p <project-key> 参数，项目键需从用户参数或仓库根目录的 sonar-project.properties 中解析。它支持按严重级别（--severities）、状态（--statuses）、分支（--branch）和拉取请求（--pr）进行筛选，并在运行前对参数进行校验。使用前需确保 sonarqube-cli 已安装并完成认证，否则会提示用户运行 sonar-integrate 技能。该技能不支持按问题类型、规则、标签或组件筛选，也不支持 --resolved 标志，这些场景需改用基于 MCP 的技能。
面向 Spring MVC 控制器的测试技能，覆盖 @WebMvcTest、MockMvc、jsonPath 等用法。资料指出 Spring Boot 4+ 以 MockMvcTester 取代原有 MockMvc 断言，API 不兼容，因此写 @WebMvcTest 前应先查阅。
面向 Spring 应用测试的通用技能，讲解 JUnit 5、Mockito 5、AssertJ 与 Spring Boot 测试基础，涵盖 Boot 4 中 @MockBean 重命名为 @MockitoBean、测试切片注解迁移到新包以及上下文缓存行为变化。
Relay Review 是 Relay 工作流中的一个独立评审技能。当 relay-recover inspect 推导出唯一的生命周期动作为 review，且已恢复的 Relay 运行具备确切的本地 Git HEAD 或 PR head，并已准备好验证证明时使用。它接收不可变的 run.json 与冻结的 Done Criteria，绑定确切提交，构建仅含不可变契约、精确 diff、交付身份和验证事实的评审包，交由绑定的主评审适配器直接以结构化输出调用。支持的评审绑定包括 Codex、Claude、OpenCode、Pi、Antigravity 和 Cursor；Cline 仅用于调度。评审器仅返回 pass、changes_requested 或 escalated，分别映射为 lgtm、redispatch 或持久化升级记录。该技能不用于计划、派发执行器、修复发布或合并。
该技能用于审查 GitHub 拉取请求（PR），并发布行内评论与一份汇总摘要。它采用自适应编排协议：本身不携带特定技术栈规则，而是先探测项目已有的测试运行器、需求规格、架构约定与项目本地审查技能，再通过并行启动 6 个通用子代理分别从安全、需求完成度、测试覆盖、架构规范、回归与幻觉检测、性能等角度审查 diff，最后合并为一条摘要评论。所有获取与发布均通过 gh CLI 完成，仅支持 GitHub PR（不支持 GitLab/Bitbucket MR），需显式调用，不会在编码过程中自动触发。
verify-fix 是一个用于验证 GitHub issue 是否已在本地代码库中修复的技能。用户提供 GitHub issue 的 URL，技能会抓取该 issue，提取复现步骤，构建并打补丁后的产品，然后在运行时实际验证修复效果。它要求对运行中的产品进行真实测试，而不是仅检查代码差异、grep 编译产物或确认构建成功。对于前端 bug，使用 Playwright 交互并截图；对于后端 bug，使用 curl 或 REST API 调用。最终生成一份验证报告，并给出 FIXED 或 NOT FIXED 的结论。
面向 Flutter 运行中应用的调试技能：把用户报告的症状复现为可重复的失败，借助日志、调试器附加、DevTools 与框架诊断定位首个错误状态或失败边界，并施加最小可行修复，再用同一流程验证。
web-browser 是一个通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）在真实 Chrome/Chromium 浏览器中执行网页自动化的技能工具集。它适用于需要与实时网站交互的任务：打开或导航 URL、在表单中点击/输入/选择、在页面上下文中执行 JavaScript、等待选择器、截取截图，以及进行 UI 验证和冒烟测试。工具以 Node.js 脚本形式提供，包含 start.js、nav.js、eval.js、screenshot.js、pick.js 等命令，并附带本地基准测试脚本用于测量和门控延迟回归。使用前需安装 Node.js 与仓库依赖（尤其是 puppeteer-core），并安装 Chrome/Chromium 或设置 CODEX_CHROME_PATH。
该技能用于对代码中的单个组件运行单元测试，即在隔离依赖的情况下测试单个函数、方法和类。它适用于编写新代码时验证正确性、重构现有代码时避免破坏功能、在持续集成中尽早发现回归，以及实践测试驱动开发（TDD）。技能会识别可测试单元、搭建测试夹具并模拟依赖、编写覆盖正常/边界/错误条件的测试用例、运行单元测试并报告通过或失败状态、测量被测单元的代码覆盖率，并可集成到 CI/CD 流水线中实现自动化测试。资料中给出了常见框架的运行命令示例，如 npm test、python -m pytest、go test、cargo test、dotnet test，以及运行特定测试文件和覆盖率报告的方式。输出格式示例展示了测试套件、各用例结果、覆盖率与失败数量。注意事项包括：单元测试应快速（每个测试毫秒级）、模拟外部依赖（数据库、API、文件系统）、追求高代码覆盖率（80-90% 以上）、测试应独立且与顺序无关、遵循 AAA 模式（Arrange、Act、Assert）、恰当使用测试替身（mock、stub、spy）。
这是一个面向 AI 编程智能体的测试驱动开发（TDD）技能，指导智能体在创建或修改代码时始终先编写单元测试，让测试驱动实现。技能规定了完整的 TDD 工作流程：先检查并运行已有测试，再编写一个最小的失败测试（红），用最小实现让测试通过（绿），在测试保持通过的前提下重构，然后针对每个新行为重复循环。同时给出测试质量规则（每个测试只验证一个行为、测试相互独立、命名具描述性、优先测试公共接口、只 mock 外部依赖、保持测试快速）、Arrange-Act-Assert 结构、边界与错误条件等边缘用例要求，以及修改既有测试时的处理原则。适用于新建函数/类/方法/模块、修改业务逻辑、修复缺陷、重构代码，或用户要求实现任何功能与逻辑的场景。
本技能提供 Go 应用的综合测试策略指导，涵盖单元测试、集成测试、基准测试与测试组织。内容包括：表驱动测试的基础写法与错误用例处理、基于接口的依赖 Mock 实现与使用、Testify 断言（assert 与 require 的区别）、使用 Testcontainers 编写集成测试、测试夹具与 Setup/Teardown 模式、基准测试与并行基准、HTTP Handler 测试、测试文件结构与构建标签、覆盖率统计命令，以及最佳实践（测试行为而非实现、每个测试单一断言、使用 t.Helper()、t.Parallel()、描述性命名、覆盖边界情况、保持测试快速、避免测试污染）。适用场景包括为 Go 代码编写单元测试、创建表驱动测试、用接口 Mock 依赖、编写基于测试容器的集成测试、对性能关键代码做基准测试、组织测试套件与夹具。
这是一个用于与本地 Web 应用交互并进行测试的工具包，基于 Playwright 实现。它支持验证前端功能、调试 UI 行为、捕获控制台日志等。核心方式是编写原生 Python Playwright 脚本，并提供一个辅助脚本 scripts/with_server.py 来管理服务器生命周期（支持同时启动多个服务器）。工具包强调将脚本作为黑盒直接调用，先运行 --help 查看用法，避免读取源码污染上下文。它给出了一套决策树：静态 HTML 直接读取文件识别选择器；动态应用则先判断服务器是否已运行，未运行则用辅助脚本启动，已运行则采用“先侦察后操作”模式——导航并等待 networkidle、截图或检查 DOM、从渲染状态识别选择器、再执行操作。示例展示了单服务器和多服务器（后端+前端）的启动命令，以及自动化脚本中仅包含 Playwright 逻辑的写法。最佳实践包括：使用同步 API、始终关闭浏览器、使用描述性选择器、添加适当等待。参考文件包含元素发现、静态 HTML 自动化、控制台日志捕获等示例。
TAPD Bug Analyzer 是一个自动化分析与定位 TAPD Bug 单问题的技能，支持多种分析策略。它通过 /tapd-bug 命令调用，接收 TAPD Bug 单链接及可选的环境、地域参数。该技能会解析 Bug 链接，通过 TAPD MCP 工具获取 Bug 详情，然后根据 Bug 描述内容自动选择分析策略：若描述中包含 traceId，则调用 sls-trace-analyzer 进行日志查询；若包含带时间戳的请求 URL，则通过 URL 模式反查网关日志获取 traceId；若两者都没有，则基于描述进行代码检索与分析。最终输出包含 Bug 基本信息、分析策略、错误摘要、调用链路、问题定位和修复建议的结构化报告。
OpenClaw 的测试技能，覆盖测试金字塔（单元/集成/端到端）、TDD/BDD、覆盖率策略与命名规范，帮助在开发流程中生成并运行测试。
testing-mobile 是一个面向移动应用测试的技能，用于自动化 iOS 与 Android 应用的 UI 测试、设备兼容性验证和截图对比。它整合了 XCUITest（iOS）、Espresso（Android）、Detox（端到端）、Maestro（YAML 流程）等测试框架，并支持通过 BrowserStack、Sauce Labs、Firebase Test Lab 等云服务在真实设备上并行执行测试。适用于在 CI/CD 流水线中进行回归测试、发布前验证，或调试特定设备（如 iPhone 14、Pixel 6）上的 UI 问题。
verify-quality 是一个本地运行的代码质量检查技能，用于发现命名不规范、缺少文档、魔法值、组织混乱等质量问题，并生成带文件行号的报告。
一套面向 AI 会话的“职业行为”基线技能，规定如何处理未知信息、如何向人类提问、如何评估反馈与汇报结果，适用于任何类型的任务会话。
面向 template-ts 仓库的代码评审技能，提供按严重程度分级的预 PR 检查清单，覆盖 tRPC、TanStack、安全、性能与测试等类别，并输出结构化评审报告。
用于为游戏用户反馈创建结构化试玩测试计划的技能，覆盖目标设定、试玩类型选择、会话流程、观察记录和事后分析，产出试玩计划文档。
用于撰写和修改科学论文正文（摘要、引言、结果、讨论）的散文风格规则技能，核心是严格的破折号预算，并涵盖标点、节奏、措辞等方面的写作规范。
Good Skill 是 agentops 仓库中的一个测试夹具（fixture），用于验证技能评估（skill-eval）流程。它被设计为满足所有阻塞性 skill-eval 规则，使评估门禁能够顺利通过。该夹具具备必需的元数据、非空描述，不包含任何密钥，也不包含不安全路径。其使用方式为运行一条无害命令以演示代码示例：echo "skill-eval good fixture"。
agent-browser 是用于浏览器自动化的命令行工具，支持网页测试、表单填写、截图与数据提取，适合需要导航网站、与页面元素交互的自动化场景。