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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编写与编辑技能（skill）的参考指南，讲清让技能具备可预测性的词汇与原则。核心观点是：技能存在的意义是从随机系统中压榨出确定性，而可预测性——智能体每次运行走同一套流程，而非产出相同结果——是根本美德，文中所有手段都服务于它。内容围绕调用方式（模型调用与用户调用）、描述撰写、信息层级（技能内步骤、技能内参考、外部参考、渐进式披露）、拆分时机（按调用拆、按序列拆）、精简（单一事实来源、相关性检查、逐句无操作测试）、引领词（leading word）以及失败模式（过早完成、重复、沉积、蔓延、无操作、否定）展开。文中加粗术语在 GLOSSARY.md 中有完整定义。
面向竞争情报的技能，系统收集、分析并应用竞争对手信息，强调以差异化而非模仿制定策略。涵盖竞争研究、赢单/输单分析、定位策略、对战卡制作、市场图谱与竞争应对规划。
面向开发者的文档写作技能，专注 README、API 文档、教程与内部文档，强调以开发者共情和示例驱动的方式写出真正被阅读的文档。
技术写作技能，帮助判断该写什么文档、写给谁、何时写，覆盖代码注释、README、架构文档与 API 文档，强调以读者为中心、示例优先、及时更新或删除。
bx-markdown 是 BoxLang 的 Markdown 支持模块，提供 markdown() 与 HtmlToMarkdown() 两个 BIF，用于在 Markdown 与 HTML 之间双向转换，基于 Flexmark 库实现。
该技能用于系统化调研与评估工作，适用于调研最佳实践、评估技术方案、对比不同实现路径等任务。它以多源检索与证据分析为核心，通过分阶段流程推进：先分析需求并定义范围与评估标准，再借助 MCP 工具（context7、octocode、firecrawl）发现来源，随后多源收集信息，接着进行综合分析与对比，最后输出带有引用、置信度和局限说明的调研报告。技能强调必须使用多源方式、交叉验证关键信息、标注置信等级与限制，不得在无引用的情况下给出建议，也需主动提示弃用方案、缺失前提与常见陷阱。适用于技术选型、文档检索与故障排查、行业标准与最佳实践研究等需要权威来源支撑的场景，不适用于快速查询、已熟知模式或无调研阶段的时间紧迫调试。
README Updater 是一个用于维护仓库根目录 README.md 的技能，专门针对包含多个 agent 公司（company）的仓库。当仓库新增公司、公司信息发生变化或需要同步 README 时使用。它会自动发现所有包含 COMPANY.md 的顶层目录，收集每个公司的名称、描述、上游来源、agents 与 skills 数量，按既定格式生成公司条目和索引表，并在需要时为缺少图片的公司生成组织架构图。该技能强调保持 README 其他章节不变，只替换 Companies 部分，并在写入后校验条目、图片路径和数量是否与实际目录一致。
该技能用于范畴论中“范畴与函子”问题的求解策略，提供验证范畴公理、检查函子性质、区分函子类型与常见函子的思路，并结合 Lean 4 与 Mathlib 进行编译验证。
一个依据循证教学理论与教学方法来辅助学习设计的技能，可根据指定理论、学习者年龄和内容类型选择并应用教学法。
brainstorm 是一个用于与用户协作发散、组合并打磨非显而易见创意的技能，通过聚焦式创意访谈逐步收敛，最终输出一份完整的创意综合报告。
基于 npm math 包的面向数据 TypeScript 数学工具，采用纯数据元组与自由函数风格，适用于几何、仿真、碰撞、寻路、剔除、程序化生成与变换等性能敏感场景。
面向 Agentic QE、Ruflo 及相关 ruvnet 项目或外部工具的证据优先技术调研技能，用于在 Codex 中调查仓库、核实外部声明并输出决策导向的结论。
changelog-generator 是一个根据 git 提交历史自动生成面向用户更新日志的技能，可将技术性提交分类并转写为清晰发布说明，用于版本发布、应用商店更新、产品更新页等场景。
oro 是来自 quantipixels/skills 的写作类技能，用于撰写、审阅或简化面向智能体与人类的沟通文本，覆盖 SKILL.md 技能文件、提示词、指令和技术文档的写作与维护，保留事实、决策、权限与精确标识符。
compound-docs 是一个用于把已解决的问题自动整理成可检索文档的技能，按症状分类存放，并用 YAML frontmatter 做元数据与枚举校验，便于后续会话快速查找。
用于在已有代码库中编写“实现感知”的功能 PRD：先澄清问题与约束，再盘点现有流程、可复用模块与工具，明确复用、修改和新增边界，并给出风险与测试/发布建议。
根据代码库生成面向三类读者的文档：非技术读者看用户工作流，开发者看架构，AI 智能体看入门上下文。提供 /document-this 命令及 focus 模式，用脚本抽取结构信息后由智能体撰写内容。
Deep Research 是一个通用多来源研究编排技能，用于处理任何需要跨网络、代码库与社区证据进行综合的研究、调查或分析请求。它通过多智能体并行研究、证据登记、缺口检测与条件性验证，产出结构化研究报告。支持探索、合规、决策三种模式，可通过参数控制智能体数量、研究范围与预算。
update-docs 是一个用于让文档与代码保持同步的技能。它先研究当前代码状态，再更新对应的文档，确保文档内容反映代码的最新变化。该技能可由关键词（如 update docs、sync docs、docs out of date、update-docs）触发，也可在 precommit 通过后、且变更映射到 docs/features/ 下的功能时自动触发，同时支持手动调用。其核心流程包括：定位文档与相关代码（采用五级级联与共享的功能上下文解析算法）、对每个目标文档分类（区分当前权威文档与各类记录文档）、研究当前代码状态、对比文档与代码差异、更新文档内容（如架构图、核心服务表、API 描述、数据模型）以及验证更新结果。该技能只重写当前权威文档，不重写设计记录、工作记录和历史记录；当无法定位目标文档或扫描出错时，会输出需要人工介入的提示，而不是猜测或新建文档。
该技能用于确定一项变更需要编写哪些文档，以及每份文档的存放位置。它覆盖 PRD（产品需求文档）、ADR（架构决策记录）、UI Spec（界面规格）、Design Doc（设计文档）、Work Plan（工作计划）与 Task File（任务文件）六类文档，并给出每类文档应固定记录的内容。技能通过“创建决策矩阵”按结构性规模（Small/Medium/Large）决定基线文档与创建顺序，通过 ADR 决策过滤器（Choice 与 Durability）判断是否需要新增 ADR，并统一规定各文档的存储路径与命名规范。适用于决定文档范围、创建文档或审阅文档时使用。
基于 Miyabi 实体关系模型（14 实体、39 关系）自动生成文档与 Mermaid 图的技能，用于功能文档、架构文档更新和功能实现后的说明编写，支持从代码中提取实体与关系并生成关系图。
LEX 是一个集中式的“真相引擎”（Truth Engine），用于跨司法管辖区的法律语境查询与合同起草。它通过将智能体锚定在经核实的政府参考资料和立法文本上，覆盖美国、加拿大和欧盟的 29 个以上司法管辖区，以减少法律幻觉。LEX 为商业实体设立、雇佣关系和合同起草提供确定性的上下文，支持跨地区法律要求对比、合规差距核查，以及将符合特定司法管辖区的条款插入专业合同骨架。其工作流程包括识别司法管辖区、搜索并获取法律模板与元数据、生成基础级文档，以及通过官方政府链接验证权威来源。
News Sentiment Engine 是一个多源 RSS 新闻聚合与情感分析工具，基于 Claude 提供情感分析并生成结构化简报输出。它可从 TechCrunch、The Verge、Ars Technica、Hacker News 等 4 个以上 RSS 源收集 AI/科技新闻，对跨来源文章去重，按行业影响、技术趋势、政策变化等维度排定重要性，并生成带情感标签的结构化简报卡。适用于准备简洁的 AI 或科技新闻简报、需要带情感、标签与影响力评分的排序文章摘要、监控产品发布/政策动向/基础设施变化，以及在撰写每日或每周简报前对重复报道去重。输出包含标题、来源、发布日期、2 至 3 句摘要、行业标签、情感（正面/负面/中性）、影响力评分（1-5）和一句话评论。它提供开源精简版；可选设置会克隆并运行第三方 Node 项目 tellmefrankie/news-engine，需 ANTHROPIC_API_KEY，且服务商分析可能产生费用。局限包括 RSS 源可能延迟、消失、限流或重复转载；情感与影响力评分仅为简报辅助，非权威市场或政策分析；输出在发布或投资使用前应与原始文章来源交叉核对。
Article Extractor 是一个用于从网页链接中提取干净文章内容的技能。它能处理博客文章、教程等页面，去除导航栏、广告、订阅表单和侧边栏等杂乱元素，只保留可读的正文文本，并保存为纯文本文件。它优先调用已安装的提取工具（Mozilla Readability 的 reader、Python 的 trafilatura），在没有这些工具时使用 curl 加简单解析作为回退方案，还支持从页面元数据中取文章标题作为文件名。适合需要把在线文章保存为无干扰文本、进行离线阅读或后续处理的场景。