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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grill-to-spec 是一个用于将模糊的产品或功能想法转变为可长期维护、由代码仓库拥有的产品规格说明（spec）的工作流技能。它通过决策树式访谈，一次一个问题地向用户确认产品决策，直到形成一份获得批准、与实现方式无关的规格。该技能只负责定义“做什么”和“为什么做”，不编写实现计划、不修改产品代码、不创建开发工单，也不开始执行。它会先检查仓库中是否已有可用的规格、模板和相关文档，优先沿用仓库既有的模板与输出路径；若没有则回退到内置模板并提出建议路径。访谈过程中，技能会主动梳理用户价值、可观察行为、范围、约束、验收标准、权限边界、失败模式和未决问题，并将答案持续写入草稿规格中。完成条件为所有重要产品决策已确定，或用户明确接受遗留不确定性，随后将状态标记为准备规划并交接给规划流程。
1-web-pack 是一个网页素材包采集技能：把同主题网页链接的正文、正文内相关链接与配图保存到本地，生成可直接用于写作的 Markdown 资料包，并登记视频链接。
Grounded Source QA 是一个用于将本地 Markdown 或纯文本文件转化为可追溯证据库的技能，支持基于用户自有语料进行问答、摘要、比较、决策、引用、人格模拟、文章撰写、脚本编写和事实核查。它自带检索工作流与检索引擎，语料始终保留在技能之外。技能强调证据纪律：将陈述分类为直接引用、综合、推断或无支撑，并在来源冲突时展示冲突内容与位置，避免静默选择便利段落。检索脚本仅使用 Python 标准库，递归发现 .md、.markdown、.txt 文件，返回完整语义段落并保留文档、行号、页码、时间戳、章节和说话人等元数据，支持多表达式覆盖排序、相邻段落合并、去重和正则查询。技能还提供专业化生成流程，可将特定人物、书籍、政策、项目或产品语料打包为独立技能，包含检索器、语料目录、来源哈希、配置和评估问题。
一个用于借助 AI 引导创意头脑风暴的技能，采用 SCAMPER、六顶思考帽、设计思维与横向思维等结构化框架，帮助代理产出具体、新颖甚至激进的创意，而非泛泛的清单。
一个用于生成、更新或重构项目内部技术文档的技能，可激活 Technical Writer 角色，适用于编写 README、ADR 或技术指南。
docs-creator 是 udecode/plate 项目中的文档编写技能，用于创建或更新 Plate 文档。它定义了 Plate 文档的风格与工作流规范，强调对话式语气、按 lane 组织的结构、明确的所有权归属以及基于代码的准确性。该技能是 Plate 文档风格与流程的唯一事实来源，涵盖语气与语调、信息顺序、lane 选择、所有权清晰度、反低质规则、面向智能体的可发现性，以及插件页面的章节顺序、kit/手动结构、组件/API 校验和插件专属示例。插件页面被视为 docs-creator 内部的一个 lane，而非独立技能。
storm-research 是一个技能：把给定主题转化为多视角、经核验的 HTML 简报。它模拟五个专家视角，梳理其矛盾，并做批判性复核与来源核验。基于斯坦福 STORM 方法改造，仅依赖 Claude Code 内置工具，输出为法语 HTML 报告，运行较重，需真实检索与强制核验。
OpenCode Writer 是一个写作编排技能，用于将复杂的写作任务委托给 OpenCode 执行，涵盖文件解析、数据建模、图表生成与格式转换。当用户需要读取 Excel、CSV、PDF、Word 等文件并输出报告（Markdown 或 Docx）时使用。该技能通过 HTTP bridge 调用 opencode-bridge 完成 OpenCode 容器拉起、任务执行与产物回传，明确禁止使用 ACP 路径。适用于报告、调研、方案、数据分析、建模、图表、Word、PDF、Excel 等场景。
Content Gate 是一个用于博客与指南文章写作、编辑、审核和发布前把关的技能，依据 Google Search Central 的 helpful content、生成式 AI 内容、垃圾内容政策与 Search Essentials，帮助判断内容是否以读者为先、是否值得发布。
太奶讀論文是一项面向学术论文阅读理解的 AI 技能，角色设定为一位百岁阿嬤「太奶」——年轻时当过数学老师，退休后喜爱动漫与机器学习论文。它以繁体中文、生活比喻和动漫梗，帮助读者读懂论文。当使用者提供论文 PDF、arXiv 链接或直接贴上论文文字并希望理解内容时，可以使用此技能。触发词包括：讀論文、解釋論文、看不懂、幫我理解這篇、這篇在說什麼、paper reading、explain this 等。该技能按五步骤解读：一句话概括论文、逐章导览（摘要、引言、方法、实验、结论）、用叙事结构把核心概念讲成故事、拆解关键公式与图表、最后以研究者身份做专家总结点评。全程使用繁体中文，技术专有名词可保留英文，公式以 LaTeX 呈现。
paper-review 是 voidful/academic-skills 下的学术论文审稿技能，通过批判性审查、分数预测、要点精炼、正式审稿四步流程完成深度审稿，适用于 NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR 等会议与期刊，可模拟 reviewer、评估录用可能并整理优缺点。
面向顶级会议论文写作的技能，以严格审稿人视角指导从草稿到终稿的完整流程，涵盖结构自审、评分预测、改进要点与 LaTeX 生成，适用于撰写、修改章节、润色学术英文及回应审稿意见。
这是一套面向学术主题的自动化深度研究技能，基于 Auto-Deep-Research 项目实现，通过“检索—分析—提炼”的循环迭代，逐步加深对研究主题的理解，最终产出结构化、有来源支撑的报告。它不同于简单文献检索，不止返回论文列表，而是围绕主题的历史脉络、当前进展、主要争论、方法路线、开放问题与未来方向形成系统认识。流程包括五个阶段：主题拆解、广度优先探索、深度优先调查、迭代精炼、综合与报告。技能还自动化了查询扩展、来源三角验证与引文链分析等检索策略，并按证据强度标注结论，呈现相互冲突的证据。可针对基金申请背景、文献综述、新领域入门、论文选题背景、政策简报等场景定制。报告可存入本地知识库，便于后续检索与复用。适用于进入新领域的研究者、撰写综述、准备基金申请或指导学生的场景。
Chart Image Generator 是 wentorai/research-plugins 中的一项技能，用于从研究数据生成符合学术出版要求的图表图片。它基于 Python 可视化库（matplotlib、seaborn），覆盖图表类型选择、面向学术期刊的样式配置、多面板布局、色盲友好配色，以及按投稿要求的分辨率与格式导出。该技能提供可复用的学术样式设置（字体、线宽、字号、导出 DPI 等），内置适用于 Nature、Science、PLOS、IEEE、Elsevier、Springer 等期刊的常见导出规格参考（格式、DPI、最大宽度、色彩模式），并给出散点图加回归线、多面板组合图、多格式导出等示例代码，帮助研究者减少手动排版时间、保证稿件中图表风格一致。适合需要制作论文插图、进行数据可视化、投稿前整理图片格式的研究与写作场景。具体安装命令与调用方式暂未提供。
本技能用于从学术参考文献数据中构建、分析和可视化引文网络。支持从 Web of Science、Scopus、OpenAlex、CrossRef 等书目数据库收集数据，并采用直接引用、共被引和文献耦合三类方法构建网络。提供数据清洗与去重代码、基于 NetworkX 的网络构建函数、节点与网络层面的指标分析、Louvain 社区检测，以及 Gephi、VOSviewer、Python 等可视化工具的使用建议。
Claude Scientific Guide 是一套面向科学研究与工程问题的即用型 agent 指令技能，基于 claude-scientific-skills 仓库（14K stars）提炼科研方法论最佳实践。它覆盖基础研究方法、应用科学工作流和工程问题求解三大领域，为智能体提供结构化流程与质量检查点。在研究方法方面，技能包含假设形成、实验设计、数据收集规划等步骤，例如要求假设可证伪且具体、明确零假设与备择假设、开展功效分析计算样本量、预先定义主要与次要终点、建立盲法与预注册文档等。在科学分析方面，提供探索性分析模式（描述统计、分布假设检查、效应量报告、多重比较校正）和可复现性检查清单（记录软件版本与随机种子、提供完整分析代码、报告所有分析、敏感性分析、归档原始与处理后数据），以及文献综述方法（系统检索、PRISMA 框架、GRADE 等质量评估）。在工程问题求解方面，涵盖问题定义、方案开发与验证迭代，包括分解子问题、量化成功标准、生成多候选方案、最小可行原型、A/B 测试与根因分析。该技能还可与 Research-Claw agent 集成，辅助审查研究提案、起草预注册文档、指导统计方法选择、撰写方法部分和生成可复现性清单。技能强调先理解领域背景、适配领域统计惯例、提示 IRB/伦理审查需求、建议先导研究，并遵循 CONSORT、STROBE、ARRIVE 等领域报告规范。
用于长篇小说或长篇虚构项目的跨会话工作流治理技能，侧重章节状态跟踪、稿件分层纪律、结构化重新加载顺序与文件同步规则，而不是文笔创作本身。
Content Multiplier 是 UniqueClub 创始人技能工具集中面向内容复用的技能，用于将一份源内容（博客文章、视频逐字稿、播客笔记、演讲稿、产品发布等）转化为多个平台的原生格式内容，在保持核心信息一致的前提下扩大传播覆盖。它支持生成 LinkedIn 长文、Twitter/X 线程、微信公众号文章、小红书笔记、Newsletter、Instagram Caption 和视频脚本大纲，并会分析源内容中的关键洞察、金句、数据点、故事线和行动建议作为素材。使用前需提供源内容、内容类型、核心主题、目标受众、目标平台与语气偏好；若源内容过于单薄，技能会要求补充材料而非填充空话。最终以 {Topic}_Content_Package.md 交付，包含各平台内容、发布时间建议表和复用清单。
documentation-templates 是 xenitv1/claude-code-maestro 发布的 AI 智能体可安装技能，提供常见文档类型的模板与结构指南，涵盖 README、API 文档、代码注释、变更日志、架构决策记录及面向 AI 的 llms.txt 等。
一个面向 AI 智能体的可安装技能，用于把工作拆解为清晰、可执行且带验证标准的任务计划。计划以 {task-slug}.md 保存在项目根目录，强调简短、具体、项目定制，不提供固定模板。
Research 是 Codex 的多阶段研究技能，可将复杂研究目标拆解为并行研究智能体任务，支持 AUTO 全自动模式、结果交叉验证与报告生成。
需求工程技能，用于把用户需求与业务目标转化为精确、可测试的需求。它适用于工作仍处于“该构建什么”的阶段，将已批准的需求发现输入或入口栈输出转化为带优先级的需求文档。技能从设计方向、问题框架、需求简报、市场研究报告、用户画像集、可行性报告等上游产物出发，按功能需求、非功能需求、优先级排序、冲突校验、可追溯性文档五个步骤推进，并强调不得凭空编造精确指标，未获来源支持的量化目标应标记为假设或待确认的开放问题。
golden-pdf-ch 是一个用于测试章节分类（chapter categorization）的文档技能，来源于 yusufkaraaslan/skill_seekers。它把一份共 4 页的 PDF 文档整理为结构化技能资料，包含基础与进阶章节、快速参考、代码示例和导航索引，便于查阅概念、API 参考、代码示例与最佳实践。资料显示其内容分为第 1 章基础（2 页）、第 2 章进阶（1 页）和附加内容（1 页），涵盖入门指南、安装步骤、API 用法与故障排查等主题，并附带 Bash 与 Python 代码示例。该技能由 Skill Seeker 的 PDF 文档抓取工具生成，主要用途是验证章节归类效果，而非提供独立的产品功能。
golden-rss 是 Skill Seeker 生成的 RSS/Atom 订阅源抓取技能示例，用于测试 rss golden build。它把示例工程博客的订阅内容整理成结构化技能文档，包含文章、作者、标签与统计信息。