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 11-05 00:16
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ljg-word 是一个英语单词深度学习工具，目标不是翻译，而是帮助用户掌握某个英文单词的深层含义和用法。它接收单个英文单词作为输入，将单词转换为小写、首字母大写后，直接在对话中以 Markdown 格式输出分析结果。输出结构包含三部分：标题行（单词、音标、中文翻译）、核心语义（原始画面、核心意象、解释）以及“一语道破”金句。其中“原始画面”用一句话描述该词源头最物理的画面，例如 Incubate 可描述为母鸡趴在蛋上；“核心意象”提炼为公式，如“温暖 + 时间 + 保护 = 孕育”；“解释”用有洞见的语言阐述深层含义与现代用法，分段清晰并加粗关键词，展现词源与多领域含义之间的内在联系；“一语道破”则用中英双语引用格式给出一句具有哲学高度的金句，总结该词的灵魂。适用于用户要求解释或掌握某个特定英文单词的场景。
ljg-writes 是一款批判性文章写作引擎，围绕单一观点层层剖开、逐步深入，产出 1000-1500 字文章。规定 Org-mode 语法、纯 ASCII 图表、Denote 文件命名与固定输出目录，并强调质朴直白的中文表达与反 AI 痕迹。
Prompt Optimizer 是一个用于优化 Claude 4.x 模型（Sonnet 4.5、Haiku 4.5、Opus 4.5）提示词的工具，依据 Anthropic 官方最佳实践，帮助用户改进、精炼或创建有效提示词。
Humanizer 是一个用于编辑和审阅文本的写作助手技能，旨在识别并去除 AI 生成写作的痕迹，让文字读起来更自然、更像真人所写。它基于维基百科“AI 写作迹象”页面整理，适用于需要润色文稿、降低机器感的场景。
面向工业 AI 与自动化领域的文献研究技能，先强制四问澄清需求，再按来源与会议层级优先检索，输出结构化研究报告，并支持综述草稿的分阶段生成。
面向已有英文 LaTeX 论文项目的学术写作助手技能，可编译与诊断构建错误、检查格式与参考文献、审阅语法句长与论证逻辑、优化学术表达与标题、翻译学术文本、检查图表质量、减少 AI 写作痕迹并分析实验章节，以 LaTeX 注释形式返回可操作建议。
跨平台互联网来源发现、核验与本地归档技能：把“网上有我要的东西”变成“已核验的来源在本地”。负责获取链路，不产出主题综述；只读操作，不改变账号状态，不绕过访问控制。
zot-brainstorm 是一个基于 Zotero 文献库的研究头脑风暴技能，可将真实的 Zotero 文献集合转化为有证据支撑的研究报告，输出主题、共识、冲突、缺陷分析、创新方向与下一步建议。
litcoin-miner 是一个基于 Base 主网的 LITCOIN 挖矿技能，提供 Python SDK。支持无需 LLM 的阅读理解挖矿，以及由 LLM 生成代码、经沙盒验证的研究挖矿。还包含质押、金库、LITCREDIT 稳定币、公会与算力市场等功能。
Component Writeup 是一个用于生成系统结构化技术文档的技能：通过发现组件、沿制品追踪组件关系，并按 Patnaik 模板输出渐进式披露文档。分析采用系统分解模式，分阶段发现并设门禁检查，确保结论基于制品证据而非假设。
将 Karpathy 的 autoresearch 循环（目标＋机械适应度＋可变面＋保留或回退迭代）推广到任何可度量工作流的技能，核心是先判断问题是否适合该循环，不适合时给出替代方案。
search-leads 是一个外呼线索搜索技能，依据 ICP 通过 LinkedIn 搜索、资料补全与网络调研，找出并排序潜在客户，输出相关性理由与外联切入点。支持直接 ICP、反向 ICP（为某人找客户）、产品描述、公司 URL、现有客户名单等多种输入形式。
sayless 是一个用于撰写和审阅产品文案的技能，覆盖 UX 微文案、产品流程文案与营销文案。核心原则为清晰优先于尊重优先于个性，主张用具体细节替代空泛套话。
用于分析 divinevideo/divine-mobile 仓库，并在指定 Jekyll 博客中生成或更新韩语章节式指南系列的技能。产出包括 _posts 章节文章、系列索引页以及 guides 标签页卡片，并按仓库既有模板和命名规则写入，最后提交并推送。
一个用于编写和维护整洁 Shell 脚本的技能，强调脚本组织结构而非语法。通过固定布局、无注释、动词优先命名、单一职责函数、守卫子句和步骤数组编排器，让任何人从脚本顶部读到底部就能理解全文。
该技能用于历史报纸、期刊或书籍的 OCR 文本后校正。输入为带语言、测试集/语料、文档类型、日期等元数据的原始 OCR 文本单元，以及同一批馆藏中已标注的 (ocr_text, gt_text) 配对；输出为与输入顺序一致的校正后转写字符串列表，要求不截断、不失控生成。质量以加权 cMER-micro 衡量，越低越好，经小写化、ß→ss、连字映射、软连字符与换行移除、非词字符转空格、空白折叠等归一化后，按测试集计算字符对齐的 (S+D+I)/(H+S+D+I) 并加权平均（dta19-l0/l1/l2 权重 1/3，其余为 1），基线为原样保留 OCR 文本。工具来自 scilib 的 ocrfix，无需预训练权重，提供 norm、char_counts、cmer、edit_rate、score、noise_profile、join_line_hyphens、plan、merge 等函数。工作流为代码节点 plan → LLM 节点（items 为 plan 的 prompts，模板 {prompt}，config.parse="text"）→ 代码节点 merge。
用于核验学术引用、检测虚构 BibTeX 条目、修复 DOI 元数据并生成规范化参考文献的技能。核验时以证据为准，不编造来源。
用于学术研究的引文管理技能：在 Google Scholar 与 PubMed 检索论文，从 CrossRef、PubMed、arXiv 等来源提取准确元数据，校验引文并生成规范 BibTeX 条目。
Humanizer 是一个去除文本中 AI 写作痕迹、并逐步学习用户个人写作风格的编辑工具。支持清理改写、初始化/更新风格文件、迁移旧路径等模式，依据 STYLE.md 的个人偏好覆盖默认规则，可用于编辑与审阅文本。
Curiosity Engine 是一个可自我改进的知识型 wiki 技能：把原始资料放入 vault，构建互相链接的 wiki 页面，并由自主循环在夜间优化内容。需先校验安装完整性（scripts/ 与 template/ 存在），否则停止操作并按提示修复。
plan-assist 是一套三层项目文档系统，用 charter.md、work-plan.md、log.md 三个根文档记录项目意图、当前计划与追加式日志，防止跨会话开发中目标漂移。
survive-kit 是一个围绕 S.U.R.V.I.V.E 框架的创业评估与创意生成技能，用于评估创业想法、产品概念、MVP 或黑客松项目，也可从关键词出发研究机会并生成创业假设。
为 Hubble 重要用户功能撰写 PRODUCT.md 产品规格的技能，只聚焦用户体验与可观察行为。适合在用户要求编写产品规格时使用。
该技能用于旁白脚本的口语化润色与情绪节奏标注：先扫描并移除13类常见的AI写作痕迹（空泛意义、模糊来源、AI高频词、回避系动词、三段式滥用、空洞正面结论、-ing式浅层分析、破折号滥用、否定排比、同义词循环、对话残留、填充短语、过度限定），再为每段[VO_XXX]旁白添加emotion与tension的HTML注释，并在章节过渡处插入breathing标记，供下游分镜环节使用。适合需要把文稿改得像真人讲述、并附带情绪弧线的视频旁白制作流程。