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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这是一个研究工作技能，用于针对机器学习方法论问题（例如 EDA 额外测量、数据泄漏、变换、特征工程、学习器家族）进行文献与网络调研，或基于已有 EDA 与期刊式记录完成一次额外分析调研。当 explore-ml-data 或 build-ml-pipeline 加载本技能时触发。它不适用于常规的数据画像，也不用于查询单个 API 签名（符号查询应使用 `api get`）。本技能不作为会话所有者：由调用方负责提炼结论并写入项目文件。使用方式：跳过调用方已提供的接入字段；在检索前先抽象出问题类别（不使用数据集专有名称）；围绕指定关切调研额外分析或深度，检索不同角度，获取一手资料，资料单薄时继续追踪，并写入 `scratch/research/`。最后返回该路径以及一到两句话。它不会修改原始数据、不会选择最终学习器，也不会写入 `data_analysis.md` 或设计说明。即使运行框架要求把完整答案写入消息，聊天内容也仅保留路径与上述简短句子。
该技能用于针对某个查询检索科学与技术文献，并在用户选定并确认一个方向后，写入一个 idea 文件及其 Ideas 行。它位于 review 之后、backlog 旁边。来源是一个查询，而不是用户已点名的现有产物。技能会展示若干研究方向，然后为用户确认的方向写入 journal/ideas/<slug>.md 和一个 Ideas 行，后续由 manage-ml-backlog 对该文件进行分诊。使用过程中不会调用 research-ml-practice，不写入 History、Backlog 或设计说明，也不挑选胜出方向。
用于 Astro 项目的 Markdown 格式化与校验技能，基于 markdownlint，在修复时保留 frontmatter、代码示例与项目现有配置，并可结合 Astrofy 文档检查。
面向嵌入式汽车系统与功能安全的技能，支持需求提取、细化与双向追溯，使用 EARS、SMART、ISO 26262-6、ASPICE SWE.1/SWE.6 等实践。
Software Glance 是 Problem-Based SRS 流程的第 2 步技能，用于在识别客户问题后，为软件解决方案创建第一份抽象表示，界定高层系统边界、参与者、接口与数据需求，并输出 Mermaid UML 图。
面向电商场景的购买研究技能：在客户尚无选购标准时，依据商店自有指南讲解品类选购要点，并结合店内实际商品给出对比与推荐，最终选择与购物车操作仍由客户决定。
小红书爆款笔记创作工具，按关键词匹配当下热门爆文样本，拆解爆款结构与互动话术，自动生成可直接发布的完整合规笔记文案，含推荐标题、正文与标签。
该技能用于为红帽开发者中心（RHDH）功能生成实际的 AsciiDoc 文档内容。它会分析 Jira 工单、关联的 PR 和现有文档，产出可直接使用的文档文件、对现有文档的具体更新（含差异说明）、发布说明内容，以及面向 Backstage 插件的 TechDocs（mkdocs.yml 与 Markdown 文件）。前提是安装并登录 acli（Atlassian CLI），可选使用 gh CLI 增强 PR 分析。它支持四种输出模式：产品文档（默认）、发布说明、TechDocs、文档更新摘要（仅分析）；默认生成实际文档，仅在用户明确要求分析时输出摘要。
该技能用 5 个智能体协作完成纪录片前期制作流水线，可一次性产出调研简报、三幕结构方案、采访提纲、旁白脚本与事实核查报告。文档未提供收费、平台或效果信息。
wrap-up 是会话结束技能，用于把本次会话中真正值得长期保留的学习结论写入合适的文档层级，并更新项目指令。默认不写文档，只记录项目约定或代码本身无法揭示的外部事实。
语言人类学指南（Linguistic Anthropology Guide）是一个面向语言与文化关系、社会语言学及社区语言变异的技能模板。根据现有资料，该技能目前处于“遗留模板待研究升级”状态，最后验证日期为 2025-11-08，置信度标记为低。其使用流程要求先阅读 modules/research-checklist.md 并收集最新来源，再查看 modules/known-gaps.md 解决未决事项，只有在验证之后才从 _toc.md 加载特定主题模块，并在置信度提升时更新元数据。资料明确提示：在置信度升级到中或高之前，不应依赖此技能。
这是一个名为 Mathematical Logic Expert 的技能模板，定位为形式逻辑、模型论、可计算性与数学基础方面的专家。根据现有资料，该技能目前处于“遗留模板待研究升级”状态，最后验证日期为 2025-11-08，置信度标记为低。资料明确提示，在置信度提升至中或高之前，不应依赖该技能。其使用流程要求先阅读 modules/research-checklist.md 并收集最新来源，再查看 modules/known-gaps.md 解决未决事项，只有在验证之后才从 _toc.md 加载特定主题模块，并在置信度改善时更新元数据。模块包括核心指导（保留的遗留说明）、已知缺口（验证任务与开放问题）和研究清单（强制性的时效性工作流）。研究状态显示新的网络研究尚待完成，所有新来源需记录在 Source Log 和研究清单中。
一个海洋科学专家技能模板，号称覆盖物理、化学、生物和地质海洋学，但资料自述为待研究升级的旧版模板，置信度低，官方建议在置信度提升前不要依赖它。
来自 sandraschi/advanced-memory-mcp 的西语导师技能，定位为覆盖语法、会话、地区方言与学习策略的西班牙语专家，但当前为旧模板、可信度低，官方提示在提升可信度前不要依赖它。
通用微信公众号文章排版与草稿箱直推系统，可将任意 Markdown 文稿转化为多风格排版、首图自适应封面，并推送到微信公众平台草稿箱。
SQSL Style Cloner 是一款面向微信公众号排版的风格逆向与克隆工具。输入任意公众号文章 URL、HTML 片段或截图，可自动解析其视觉特征，包括品牌色、强调色、引言卡、标题边框、列表样式等，并将克隆出的风格编译为标准的 Python 风格模块，自动注册到 sqsl-article-to-wechat 排版引擎。完成克隆后，用户可通过 --style 参数在排版文章时直接调用新风格。工具强调代码解析与视觉多模态对照的双轨工作流，并列出大标题装饰、引言卡形态、字间距与呼吸感、列表与重点标记、全流程配色一致性等必查维度。
Phoenix Security 自动研究流水线：用 yt-dlp 抓取 YouTube、用 Brave API（Scrapling 兜底）搜索网页、可选抓取 Reddit，经质量评分与去重后，将 URL 推送到 NotebookLM 生成 Phoenix 品牌风格的研究内容。
根据指定 X（Twitter）推文 URL 起草回复或增值引用推文，用于参与讨论串、回复创作者或引用转发。输出 1-3 条 280 字以内草稿、回复或引用建议及审批卡，需用户自行粘贴发布。
通过 mixdao API 批量提交或获取文章初稿的技能，需配置 MIXDAO_API_KEY。以文件路径为入参，文件名作标题、文件内容作正文，slug 由标题与内容自动计算。
为已有代码库生成结构化文档的技能：先探索项目、与用户确认结构，再分阶段产出 AGENTS.md 入口与 docs/ 下的 HLD、组件文档、API 文档等。文档以导航为目的，指向代码而非复述代码。
CrossFrame 公共议题与制度评论专项分析技能，经 crossframe-suite 路由后触发，用于分析公共事件、平台治理、政策、机构责任、申诉与合规材料，强调来源台账、证据档位、公共责任边界与弱势主体保护。不单独触发。
CrossFrame Teach 是 CrossFrame Suite 体系中的教学类技能，用于对 CrossFrame 概念进行中文讲解、误读纠偏、白话举例、现实信号识别与练习生成。它不独立触发，需由 crossframe-suite 路由或用户明确点名后使用。教学时先读取相邻的 canonical 材料（如 crossframe/SKILL.md 与 read-routing-map.md），并复用 v5-read-state-capsule 与源锚点完整性检查。输出默认按“先说人话、概念映射、反例与误读边界、现实观察、练习”的顺序组织，强调不把概念当作道德要求、人格标签或专业替代品，也不复制 canonical 全文。
面向开发者技术内容的编写技能：用于创建博客文章、教程与文档等 DevRel 内容，帮助产出开发者真正愿意阅读的内容。资料中给出了选题验证、内容类型选择、大纲结构、代码示例规范、技术准确性检查、面向开发者的 SEO 以及内容模板。
docs-quiz 是一个基于官方文档的交互式测验技能，针对用户指定的技术或主题出题。每轮给出两段简短代码片段作为选项，其中一段正确应用概念，另一段反映看似合理但错误的模型，帮助用户建立对技术的心智模型，而非死记语法细节。