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 11-05 00:16
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性能分析（Performance Profiling）是一套强调“先测量、再分析、最后优化”的性能工作流技能。它围绕 Core Web Vitals 指标（LCP、INP、CLS）给出明确的好坏阈值，并提供运行时脚本用于自动化审计，其中 lighthouse_audit.py 可对指定 URL 执行 Lighthouse 性能审计。该技能将工作流划分为基线测量、定位瓶颈、定向修复、验证改进四个步骤，并针对页面加载、包体积、运行时、内存、网络等不同问题给出对应的工具选择，同时涵盖包体积分析、运行时性能面板分析、内存面板分析中的常见模式识别，以及按症状归纳的常见瓶颈、快速见效的优化优先级和需要避免的反模式。适合前端与 Web 性能优化场景。
TDD Workflow 是一个面向测试驱动开发的技能，围绕 RED-GREEN-REFACTOR 循环组织实践原则：先写会失败的测试，再写最小实现让测试通过，最后在测试保持通过的前提下重构改进代码。它整理了三条 TDD 法则、RED/GREEN/REFACTOR 各阶段规则、AAA 测试结构、适用场景、测试优先级和常见反模式，并给出多智能体分工做 TDD 的模式。适合新功能、缺陷修复和复杂逻辑等场景；探索性开发和 UI 布局类工作价值较低。
lm-evaluation-harness 是 EleutherAI 开源的 LLM 评测框架，可通过标准化提示与指标在 60 多个学术基准上评估大语言模型质量，涵盖 MMLU、HumanEval、GSM8K、TruthfulQA、HellaSwag、ARC 等任务。该技能介绍其安装（pip install lm-eval）、命令行评测 HuggingFace 模型与量化模型的方法、常用评测流程（标准评测、训练过程追踪、多模型对比、vLLM 加速评测）以及常见问题与硬件要求，适用于模型发布基准报告、模型质量横向比较和训练进度监控。
NeMo Evaluator SDK（命令行入口为 nemo-evaluator-launcher）是 NVIDIA 提供的大模型评测工具，可在 100+ 基准、18+ 评测框架（MMLU、HumanEval、GSM8K、IFEval、GPQA、安全与 VLM 任务等）上对大语言模型进行容器化、可复现的评测。支持本地 Docker、Slurm HPC 集群和云执行后端，可对接 OpenAI 兼容接口（包括 vLLM、TRT-LLM、NIM 等），并可将结果导出至 MLflow、Weights & Biases 或本地 JSON。适合需要统一平台进行规模化、可复现模型评测与多模型对比的团队。
用于为 NL 工件（技能、智能体、命令、规则、钩子、提示词）编写测试规格、运行 /nlpm:test，以及建立 NL-TDD 工作流的技能。
为 NL 工件（技能、智能体、命令、规则、钩子、提示词）编写测试规格、运行 /nlpm:test、建立 NL TDD 工作流的技能，采用规格先行的红绿重构循环。
一份用于收到代码审查反馈后的协作规范：强调先验证再实施、先提问再假设，避免敷衍附和或盲目执行。适用于反馈不明确或技术上有疑问时，通过技术论证、澄清与逐项测试来落实修改。
用于完成任务、实现重要功能或合并前请求代码审查的技能，通过派遣 superpowers:code-reviewer 子代理来在问题扩散之前发现它们。
一项系统化调试技能：遇到任何 bug、测试失败或异常行为时，在提出修复方案之前先执行根因调查，避免随意打补丁掩盖深层问题，按四阶段流程定位并修复根本原因。
test-matrix 是 xiaolai/tdd-guardian-for-claude 中的技能，用于在编写测试前为发生变更的行为构建完整测试矩阵，显式规定每个用例的分类、输入、预期输出、可观察副作用、断言策略与 Mock 边界。
TDD Workflow：在严格 TDD 约束下，按顺序编排规划、测试设计、实现、覆盖率审计、变异审计与评审子代理，用于受控的测试驱动开发流程。
质量验证技能：在任务执行后、报告完成前，对照最初需求核验交付物是否匹配。按代码、文档设计、研究分析、重构等任务类型给出验证清单，并列出常见验证失败与完成前检查项。
指导用户使用 TCR（Test && Commit || Revert）、TCRDD 与 git-gamble 工作流的技能。当用户提到 TCR、TCRDD、"test commit revert"、"git…"时触发，帮助实践红-绿-重构循环并在测试失败或通过时自动提交或回滚。
用于排查 OpenCode 会话异常的一个调试技能：可通过会话 id、标题或项目目录定位会话，递归检查子会话，关联会话记录、日志与后台任务状态建立时间线，定位根因后按测试先行的流程修复代码。
playwright-cli 浏览器自动化操作指南：通过 bash 命令控制无头 Chromium，以快照获取元素 ref 并执行点击、填写等交互，涵盖会话引导、观察-行动循环、标签页管理、表单验证与调试技巧。
用于验证 MCP 服务器的测试技能，提供两种测试模式：基础协议级测试与基于真实 LLM 的端到端测试，均由 @mcp-use/inspector 驱动，适合在发布前检查工具、资源、提示词与传输层是否正常。
该技能用于对 martool CLI 命令进行穷尽式测试或发布门禁验证，支持两种目标：源码检出（source 模式）和已部署的 Coolify 容器（Coolify 模式，通过 SSH 访问）。它通过一个能产出证据的入口脚本，运行 martool 的两套权威黑盒测试矩阵（generated 与 platform CLI 审计）。完整通过可证明所有由 manifest 派生的用例均已完成、覆盖精确且无任何 provider 调用；过滤运行仅作诊断用途。技能强调以 martool 自带的审计工具为唯一事实来源，不重新实现标志用例，要求零平台 provider 调用和零付费 provider 调用，并将部署证据固定到单一健康容器 ID 与镜像 ID。
用于设计深度端到端测试场景的技能：当现有 E2E 测试仅覆盖浅层 happy-path 时，帮助从真实用户旅程出发，构建多步骤、有状态、跨边界一致性的场景，并补充边界与失败模式用例。
该技能用于为使用协程（coroutines）的代码编写测试。核心做法是使用 kotlinx-coroutines-test 提供的 runTest { … } 配合 TestDispatcher，通过虚拟时间替代真实的 delay 等待，并通过依赖注入将调度器传入生产代码，从而在不使用 runBlocking 的情况下实现快速、确定性的协程测试。适用于为 suspend fun 或 Flow 编写单元测试、测试超时/延迟/debounce/sample 等时间相关行为、测试并发协程及其交互，以及替换缓慢或不稳定的 runBlocking 测试设置。
design-parity-review 是一个与工具无关的机器人，用于验证 Compose UI 的 PR 是否与设计稿一致：将渲染出的候选代码与 Figma、Stitch 或 Claude Design 参考稿进行视觉、语义与 token 比对，并在 PR 中给出结论。
Test Manager 是一个把测试工作作为工作区持久状态的技能，按“策略→设计→就绪→执行→分诊→报告→关闭”流程管理 QA。默认测试根目录为当前工作目录下的 .tests，其直接子目录为测试套件，并包含 TESTING.md、SUITES.md、STATUS.md 等文件。
该技能用于 ZCode 桌面端 E2E 用例的全生命周期管理，覆盖覆盖率规划、手工审查用例编写、截图与录像证据采集、fixture 契约校验、用例晋升为正式用例、Docker 准入与 CI 验证等环节，并给出对应的命令、目录约定与校验流程。
该技能用于在本地 ~/.zcode 持久化环境中生成、校验或删除大型合成 ZCode 任务夹具，面向 UI 与会话性能测试。它会同时写入应用任务索引（~/.zcode/v2/tasks-index.sqlite）和 Agent 会话数据库（~/.zcode/cli/db/db.sqlite），生成的任务为合成测试数据；写入前会默认备份，并记录 manifest 路径。生成时可通过 --turns 3000 产出约 6000 条消息、20000 个 part 的大型夹具。适用于测试长会话任务的界面渲染与性能表现。
一个面向代码审查接收环节的 AI 技能：收到 code review 反馈时，先读完、复述、对照代码库验证并评估技术是否成立，再决定实现或有理有据地反驳，拒绝表演式同意与盲目落地。