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 10-30 00:12
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aisafety-paper-scout 是一个面向 AI 安全研究方向的论文检索技能，可帮助用户按研究方向查找 AI 安全论文。覆盖方向包括越狱（jailbreaks）、提示注入（prompt injection）、智能体安全（agent security）、后门（backdoors）、奖励黑客（reward hacking）、可解释性（interpretability）、评估（evals）、AI 控制（AI control）、隐私（privacy）等。该技能基于无需密钥的公开 JSON 数据源：按方向组织的论文索引、按日期组织的每日论文列表，以及通过 MCP 工具获取的方向定义和最新精选。使用时可先将用户需求映射为 1–3 个方向标识，再抓取对应索引、合并去重并按相关性与新旧排序，以表格输出标题、单行简介、发表 venue 与日期；也可按需生成 BibTeX 引用、围绕用户给出的题目或摘要做相关工作梳理，或列出当日新论文。数据每日新增约 30 篇人工精选论文，收录知名作者、顶级实验室与强研究团队的成果。
Chinese Quote Converter 是一个用于将英文直引号转换为中文弯引号（U+201C/U+201D、U+2018/U+2019）的脚本工具。它通过 Python 脚本运行，适用于处理中文文本文档、Markdown 等需要中文标点排版的场景。默认会保留代码块（```、`、$$）内的引号不变，并能正确识别嵌套引号以及英文撇号（如 don't、it's）并保持原样；可选择使用 --no-preserve-code 参数一并转换代码块内的引号。支持预览输出、另存为新文件以及原地修改文件三种使用方式。
LLM Wiki 是一个用于构建并维护个人知识库的技能，采用 Karpathy 风格理念：由 LLM 撰写并维护 wiki，人类阅读并提问。它管理两个核心目录：raw/（不可变来源）与编译后的知识页（wiki/ 主题目录，或 entities/、concepts/、synthesis/ 等类型目录）。来源先进入 raw/，再编译为文章，wiki 随时间复利增长。支持标准口令：加入 wiki（摄取）、关于 X 我知道什么（查询，默认不写文件）、lint wiki（质量检查）、本周/本月回顾（运营回顾）。架构分三层：raw/ 不可变来源、编译知识层（拥有完整写权限）、特殊文件（index.md 全局索引、log.md 操作日志、SCHEMA.md 约定层）。提供初始化脚本、摄取流程（Fetch 到 raw/ 再 Compile 到知识层）、级联更新、查询、归档、Lint 质量检查等完整工作流。
写作助理技能，用于邮件撰写、创意写作、内容创作和文本改进，可按需提供草稿、润色、校对、语气调整与结构组织。
微信公众号文章抓取工具，可将公开文章转为带 Obsidian Front Matter 的标准 Markdown，自动下载图片到本地并替换为相对路径，支持分类标签与全平台运行，便于导入知识库离线使用。
A1 营销技能集中的文案分流技能：对新的书面沟通请求先分类，再交给对应的 A1 格式技能处理；若无匹配的专用格式，则直接撰写一份普通营销文案。不处理已有草稿的修改或评审。
Reference Corpus Analyzer 是一个面向文献语料库的多论文对比分析技能，用于将多篇论文综合成结构化的对比矩阵，并采用分层阅读深度。当需要并排比较多篇论文的方法、定位相关工作、识别最接近的 3–5 篇论文及其差异、进行跨年份或发表场所的趋势识别，或在撰写相关工作前梳理现有方法的空白时，可使用本技能。它要求先有源卡片，通常与上游的 reference-reading-summarizer 配对使用，并可与 reference-project-synthesizer、related-work-positioning-writer、baseline-selection-audit、literature-review-sprint 等技能配合。技能目录包含 SKILL.md 与 templates/comparison-matrix.md。
Research 是一个用于把开放性问题转化为可复用研究报告的技能。它针对产品或代码库中的某个问题，从用户指定的材料（文件、链接、粘贴文本、目录、工单）以及文档、网页或代码库中收集证据，按维度组织调查，并把发现、来源、对项目的影响、未知项和待决策问题写成一份报告，存放在仓库的 .artifacts/research/<topic>.md 中。报告只陈述事实与影响，不给出解决方案、需求、设计或计划。
Anti-Slop Brain 是一个基于 Obsidian 的“有来源引用”知识库脚手架与操作工具，用于检测和修复散文、代码、文档及智能体输出中的 AI 低质内容（AI slop）。它提供命令式工作流，强调引用来源、只读顾问与确定性扫描。
用于评估外部信息来源可信度与时效性的技能，适合在引用研究、回答事实性问题或呈现外部资料前使用。它提供 CRAAP 快速准则，帮助判断来源是否可靠，并建议用多个独立来源交叉验证重要事实。
last30days 中文版是一个聚合最近 30 天 Reddit、X/Twitter、YouTube、TikTok、Instagram、Hacker News、Polymarket 和 web search 结果的研究技能，用于对人物、公司、产品、市场或趋势做多来源近况调研，并输出结构化研究简报。
该技能用于从域名、URL、种子主题或竞品出发开展 SEO 关键词研究：先爬取并理解网站，再通过 AIsa 调用 DataForSEO 数据与 LLM 推理，完成关键词发现、搜索量、难度、意图聚类、机会评分与页面建议。需 AIsa API 密钥。
Deslop 是一个用于去除文本中 AI 写作痕迹的技能，仅在用户显式调用 $deslop 或明确要求去除 AI 模式时使用。它通过删除填充语、打破公式化结构、消除 AI 惯用语、改用主动语态、提高具体性、匹配语域、变化节奏等方式，让文章、博客、论文、报告等文本更像具体的人所写。
面向保险核保后的客户回访跟进技能：主动联系客户，支持电话拨打与短信/微信消息发送，依据通话或回复识别确认、咨询、投诉、退保、加保、无响应等意图，输出结构化回访报告与跟进建议。
将当日市场热点翻译成通俗语言，生成可直接转发给客户的简短解读卡片，面向“给客户发内容”场景。当用户提到今天热点、帮我解读热点、给客户发点内容、市场热点速递、最近值得关注的事时触发。不用于生成完整早报。
Naver Blog Maker 是一个用于撰写或改写 Naver 博客文章的 AI 技能。它先确认博客 URL、文章目标、品牌关系以及纯文本/富文本格式，再选择文章类型，围绕关键词完成调研与草稿。写作遵循 Naver 公开规则，支持信息/经验型和转化型两种模式，输出韩语的标题候选、正文、内联图片位与生成 JSON、标签及发布说明；也支持对用户已写好的文章进行去 AI 痕迹的润色修复。
tone-manner-maker 是一个从写作样本中提取并提炼语气规范文档的技能，供另一个 AI 据此模仿该语气写作。它只负责语气规范的提取与分析，不负责实际写作、翻译或校对，输出一份可独立使用的 markdown 语气档案。
dbt-develop 是 altimate-code 中用于编写或修改 dbt 模型的技能，要求在创建、构建、添加、修改、更新、修复 dbt 模型前优先调用。它覆盖规划、数据探查、编写与验证流程，并强调用单元测试和 schema 校验确认结果。
该技能通过检索 Lenny Rachitsky 的通讯与播客档案，针对产品策略、增长、定价、招聘与领导力等问题给出有来源、有立场的建议。使用前需配置 lennysdata MCP 服务器。
面向技术写作与内容创作者的 Markdown 格式化技能，可将纯文本或 Markdown 稿件整理为结构清晰的文档，生成带 frontmatter 的 {filename}-formatted.md，并修正中英文排版间距与强调符号问题。
研究伴侣（Research Companion）是一个结构化的研究方向构思与评估流程，帮助研究者从模糊兴趣走到具体、可评估的研究方向，并给出 Pursue/Park/Kill 结论。
用于生成 llms.txt 风格上下文文档的技能：产出按概念分节、token 预算受控的 Markdown，面向 LLM 与 RAG 消费。可从 GitHub 仓库或本地代码库提取主题，每个 H2 为独立检索单元，包含简要说明与可复制代码示例，并以 Summary 收尾。
OpenSpec 集成的实现计划编写技能，适用于含 openspec/ 目录的项目，替代 superpowers:writing-plans。它从 OpenSpec change 读取设计与规格，生成含精确文件路径、完整代码、测试与提交步骤的 TDD 计划，并保存到 openspec/changes/<name>/plan.md。
note-draft 是一个将 Markdown 文件与头图保存为 note.com 草稿的技能。支持自动上传正文图片，按有无正文图片自动选择 API 或 Playwright 模式，文章始终以草稿形式保存。