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 11-02 00:09
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该技能用于撰写面向 X（原 Twitter）平台的推文与推文串，目标是提升传播性与互动。它不直接生成内容，而是先做选题调研，再套用已验证的写作框架输出文案。工作流程分两个阶段：第一阶段为细分领域调研，通过网页搜索查找该领域内的爆款推文示例，分析其钩子风格、内容结构、语气、所用数据与行动号召；第二阶段为内容创作，结合钩子公式、推文格式（清单体、反主流观点、前后对比、框架、填空题、共鸣型）、七条推文串结构以及 PAS、AIDA、BAB 等文案框架产出文案，并应用具体化、社会证明、好奇心缺口、争议性、共鸣感等说服原则。技能还整理了 X 算法相关的参考信息，包括互动权重排序、发布时间窗口、停留时间与格式偏好，以及应避免的做法（如正文放外链、索取互动）。适用于需要批量产出社交媒体文案、运营个人或品牌账号、把长内容改写为推文串的场景。使用时通常需先向用户询问细分领域、目标、核心信息与可引用数据，再给出多个钩子版本及单条推文与推文串两种形态。限制方面：资料未提供该技能的具体安装方式、依赖环境、收费情况与实际效果保证。
tools-registry-context 是一个用于 tools-registry 项目的上下文加载与文档维护技能。它围绕 docs/context/ 下的设计文档片段（fragment）工作，每个片段在 frontmatter 中声明其覆盖的源文件，MAP.md 则是生成的反向索引（源文件 → 对应片段）。该技能有两种模式：模式 A 加载上下文，冷启动时读取索引与相关片段、查看近期提交与未提交改动并给出简短定位，会话中途则按 MAP.md 精准定位相关片段；模式 B 同步文档，在推送主分支前检测漂移、起草片段更新、经用户批准后应用并重新生成索引，文档更新与代码同一次提交。它强调文档即事实来源、以稳定符号而非行号引用、不擅自自动化。
这是一个用于构建个人或公司“语气与风格”（Tone of Voice）的 Claude 技能。当用户没有内容存档或效果数据时，该技能通过引导式访谈，帮助用户定义自己的写作声音，并产出一份可安装的 SKILL.md 文件，让未来的 Claude 能按用户的确切语气撰写各种媒介的内容。它强调跨媒介通用，不包含特定渠道的格式规则（如钩子、发帖节奏、表情符号规则等），只捕捉“声音”本身。
该技能用于把多来源证据综合成一份有边界的简报，输出残余未知、冲突点以及下一步最值得获取的观察。适用于需要做出重要决策、且结论可能被证据推翻的场景。使用前先定义问题、该问题会改变什么决策、以及哪些证据会反转结论，再开始检索。
这是一个用于压力测试观点的 AI 技能，通过构建最强反驳来检验原立场是否站得住。它要求先清晰陈述当前立场，再切换到一位真正持不同意见的、有能力的怀疑者视角，从事实、逻辑、实际和历史四个角度构建最强反论证，并给出建立在不同假设之上的有力替代方案。之后还要指出反对意见中正确的部分，最后根据反驳揭示的问题，决定是改进、放弃还是维持原立场。适合在写论证、做决策、方案评审或自我反思时使用，帮助发现盲点、避免确认偏误。
该技能用于评估证据对某一主张的支持程度。它提供一套分步流程：先精确识别主张并将其拆分为可检验的独立断言，再盘点现有证据（直接或间接、一手或二手、定量或定性），随后从来源可靠性、数据质量、时效性、多源一致性、直接性等维度评估证据质量，主动寻找反证与替代解释，最后将支持程度评为强、中等、弱或无支持，并标注置信边界与关键假设。适用于需要判断论证是否站得住脚的场景。
excavate-assumptions 是一个用于挖掘和评估隐含假设的 AI 技能。它通过五个步骤帮助使用者系统性地识别当前论述或框架中未明说的假设：先列出所有假设，再从语义、语用、逻辑和框架四个层面逐层深挖，然后按重要性与确定性两个维度为每个假设打分，接着把注意力集中在既高度重要又高度不确定的假设上，最后用“什么证据能推翻它”和“如果反过来成立会怎样”两个问题对假设进行检验。该技能适用于论证分析、决策审查、批判性思考和写作研究等需要暴露隐藏前提的场景。
这是一个面向写作者的编辑技能，旨在帮助用户诊断和改进自己撰写的文章或随笔（支持西班牙语或英语），而不代替用户写作。它通过分步骤的流程（从构思、素材、结构、草稿到结构编辑、行编辑和校对）提供读者反馈、问题定位和修改建议，并记录写作模式以进行长期辅导。
面向日语说明性文章的写作与修订技能，通过认知模式节奏（观察→迟疑→断言→再观察）与未解张力设计，让技术正确、信息密集的日语散文读起来更有吸引力。需先应用技术写作的日语规范保证句子正确性，再应用本技能处理节奏与张力。
mdq 是一款用于解析、搜索、过滤和提取 Markdown 文档元素的命令行技能，可通过选择器从标题、章节、任务、代码块、链接、表格中精准取数，支持标准输入、文件及多种输出格式。
fact-review 是一个面向审稿场景的事实核验型 AI 技能，用于只判断文稿内容“说的是不是真的”，不负责润色措辞或改写原文。它以领域资深评审的视角，核查标书、论文、报告、作文等材料中的事实、数据、引文、论证以及是否与现行规范冲突，重点挑出凭空捏造、事实或数据错误、前后矛盾、论证站不住、与标准冲突和常识性错误等问题。该技能强调三条约束：查不到就说查不到、只报真问题不报措辞格式、不确定的标存疑。核验按证据可得性分为可核实、可推演、无法核实三层，报告逐条写明位置、问题、依据、证据层级、后果与修改方向。默认只输出审稿评价报告，不改稿。适用于事实核查、查证、引文真伪判断、数据核对、标书审查、论文评审等需求。
plainspoken-core 是「白描」写作家族中的原理层工具，聚焦于「去 AI 味」的上游问题：AI 味从哪来、该往什么方向写。它不提供检测，也不提供改写稿，而是先把问题重新定义为「回到人写文章的状态」，再从第一性原理出发，指出 AI 味的根源是模型在概率分布上偏爱安全的表达，表现为抽象和二元对立两大母体。它提供 MECE 三层框架（词汇偏好、句式惯性、结构模板）用于快速定位，给出句长、词频、标点、信息密度等分布特征作为可测的量化线索，并说明四步打磨法：写完初稿不改、量化检测、逐层修订、读出声。正面目标是「直陈白描」：话直接摆出来、用具体的词，少用无效状语、保留自然语言习惯、允许磕绊，并配套三道验收门（二元对立测试、真人感测试、留白测试）。适用于想理解去 AI 味方法论、写作原则与正面目标的场景，不用于直接诊断或改写。
白描是一个中文写作技能，只处理“像不像真人”这一层问题：检测文本中的 AI 味，并在用户确认后进行改写。它提供 25 种 AI 味模式识别，覆盖结构对称、套话修饰、翻译腔、格式痕迹等，按命中密度和严重程度选择策略：轻微只改标记处，中等重写重点段落，严重整体重写，致命浓度则拒绝改写、让用户先想清楚要说什么。默认只诊断不改写，改写需用户确认，并可选自动替换、追问驱动或混合三种方式。改写前会先识别作者的声音保护区（口头禅、动情处、不完美痕迹）并保持不动，避免把人味当 AI 味删掉。它强调去 AI 味不等于好内容，若检测结果干净会直接告知，不硬找问题。
锐利文案写手（sharp-copywriter）是一个立场鲜明、带攻击性、不惧得罪人的文案写作技能。用户给出主题、话题或观点后，它直接输出文案本体，不解释、不铺垫、不加标题或序号。资料将其定位为“写手”而非评论员、老师或顾问，强调单边站队、拒绝两面讨好。触发词包括：写文案、帮我写、输出一篇、社交文案、爆款文案、当头棒喝、辛辣风格、有攻击性、不怕得罪人、有立场；只要用户给出话题并要求写作即触发，不做温和处理。其写作遵循“铁律”：禁用“首先、其次、总之、综上、值得注意的是”等套话，禁止总结段与自我解释，每句删到不能再删。写法上采用微博体、小红书体或公众号短文体，要求观点反直觉、私人、具体，素材取自真实生活而非百科，以短句为主、段落跳跃、像说话不像写作，并主张关键句置于最后，让读者自行领会。输出前以三问自检：首句能否猜到末句、遮住作者名是否谁都能写、有没有一句话让人想截图；不过关则内部重写。用户说“重写”或“再来一版”时换角度而非重复切入点。该技能不询问用户风格偏好，直接判断、直接输出。资料未提供安装方式、运行环境、平台支持、价格与具体效果数据。
该技能用于在 Notion 工作区内做调研并生成文档：先搜索相关页面，再抓取内容、综合多来源信息，最后创建结构化的新 Notion 页面。适用于市场调研、技术调研与竞品分析等场景。
一个用于协作撰写文档的结构化工作流技能：引导用户经过背景收集、逐节打磨与结构整理、读者测试三个阶段，帮助写出对读者真正有效的技术规格、提案和决策文档。
用于记录架构决策与项目文档的技能，指导撰写 ADR、内联注释、API 文档、README 与变更日志，适合在做出架构决策、修改公开 API 或交付功能时使用。
markdown-new 是一个通过 markdown.new 免费托管服务把公开网页转换为干净 Markdown 的工具，可去除导航、广告和多余模板，只保留可读正文，适合内容提取、RAG 摄取与文章摘要等场景。
通过 `zai` CLI 调用 Z.ai 自带 MCP 工具进行有依据的网络研究，主要使用 web_search_prime（支持时效、域名、地区过滤的实时搜索）和 web_reader（抓取网页为纯文本）。属于可自我演进的技能，建议配合 `zai quota` 检查用量。
用于在 Instagram 与 TikTok 上做细分内容调研的技能：借助 Scrape Creators 抓取顶流内容数据，用 VidJutsu 分析视频，最终产出以数据为依据的内容策略简报。
面向 OpenCode 的协作构思技能，通过四个阶段引导高强度创意生成、对抗式质询与收敛，强调用对话压力测试想法而非追求舒适认同。
search-reddit 是一个实时 Reddit 搜索技能，基于 OpenAI 的 web_search 工具实现，并对搜索结果进行富化处理，附加帖子互动数据（评分、评论数）和热门评论摘要。该技能限定在 reddit.com 域名内检索，可获取近期 Reddit 帖子，支持按天数、子版块（subreddit）过滤及排除特定关键词，并提供 JSON、精简、仅链接等多种输出格式。适用于需要了解 Reddit 上最新讨论、定位特定子版块内容或收集相关帖子链接的场景。
writing-beats 是一个把已有素材逐步组织成文章路径的写作技能：先确定读者已知的前置概念，再逐个“节拍”写作，每步提供 2–3 个候选并说明其开启的后续方向，由用户选择后追加到文件。
writing-shape 是一个把原始素材逐步塑形成文章的写作技能：先通读素材文件，再与用户一起确定读者前提、候选开头，然后逐段决定内容与形式并即时写入独立文章文件，原始素材只读不改。