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 11-06 00:14
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该技能用于按笔记标题为术语生成简短定义，并将笔记中的 #define-later 标签替换为1-3句通俗直白的解释。工作流程为：先用 Grep 或 Glob 在知识库中按标题定位笔记，读取全文以了解已有上下文，再将 #define-later 替换为定义文本。定义要求简洁直接、说明“是什么”而非完整历史或所有细节，语气如同懂行的同行快速讲解，不添加标题、项目符号等结构元素。技能仅替换该标签，不改动笔记其他任何部分（包括 frontmatter 或既有内容的结构）：若未找到标签，会向用户报告而非猜测插入位置。
该技能用于在用户说出“从那个错误中学习”“记住下次别这样”“把这条加到 CLAUDE.md”“别再那样做”等意图时，回顾对话并识别最近的错误或纠正，将其提炼为简洁可执行的规则，写入合适的 CLAUDE.md 文件（项目级或全局级），并检查是否重复、向用户展示所添加的规则及更新文件。
该技能用于在Obsidian笔记中把 #summarize-later 标签替换为结构化摘要与可执行要点，适用于需要对笔记、文章进行自动总结并保留原文其余内容的场景。技能先通过 Grep 或 Glob 在笔记库中按标题定位笔记，读取全文理解论点、证据与结论，再将标签替换为一段3至6句的纯文本摘要（概括核心论点、关键发现、数字或结果），并在其下添加“Actionable Takeaways”小节，列出2至5条以动词开头、具体可执行且与笔记内容相关的行动建议。除替换该标签外，不修改frontmatter或笔记其他内容；若未找到标签，会向用户报告而非猜测插入位置。
Writing Prose 是一个面向人类可读文本的写作规范技能，源自 bostonaholic/dotfiles。它主张“像说话一样写，然后删减”，要求每句话都通过“我会这样对朋友说吗”的检验，并围绕正确性、新颖性、重要性、强度四个维度评估内容价值。技能给出了从快速起草、朗读、删减到重写的流程，以及逐句检查清单、用词偏好表和常见反模式示例，帮助优化文档、README、说明和博客文章的表达。
该技能用于压缩并澄清已有的 LLM 提示词，通过“概念提升”把多条相关指令合并为更高层的规则，从而让提示词更短、更具适应性。它接收提示词文本或其文件路径，默认输出改进后的提示词，仅在用户要求时就地修改文件。处理方式是为原文中每条指令、约束和示例编号（意图清单），将服务同一目的的项目分组并用单条规则替代，无法无损归纳的项目保持原样；再把每个清单项映射到草稿中的对应行，恢复未映射项直至全部映射且草稿更短、不遗漏原覆盖的情形；绝不静默丢弃项目，冲突或看似过时的项目保留并标记。最后以规定格式输出改进提示词及 Merged、Kept as written、Flagged 说明。
synthesizing-research 是 bostonaholic/rpikit 中的一个研究整理技能，用于将多个并行研究文档合并为一份自包含的统一报告，让没有背景信息的读者也能完整理解。该技能会检索 docs/plans 目录下与主题相关的研究文件，完整阅读各来源，提取关键发现、重叠或矛盾信息、研究空白及信心等级，然后按主题而非按来源重新组织内容，最终生成 docs/plans/YYYY-MM-DD-<topic>-research.md 综合文档。文档结构包含问题陈述、需求、按主题组织的发现、外部研究、技术约束、未决问题、建议和来源表。该技能强调按主题重组、保留外部研究引用、显式标注矛盾、提炼而非罗列原始笔记，并区分不同发现的信心等级。适用于多智能体并行调研后的结果汇总场景。
该技能用于对工程设计文档进行独立的全新上下文审查。它通过内置的只读 Explore 子代理执行对抗性评审，子代理与设计作者之间无共享对话历史，从而避免自我评估偏差。技能会读取指定的设计文档及前置工件，可先运行跨模型审查，然后派发评审并原样呈现评审结论（问题、建议、细节发现及审批结果）。适用于需要对技术设计进行客观审计、或作为团队设计流程中的独立评审环节。
strand-publish 是 Strand 博客的 Git 发布技能，用于把完成的文章提交、排期或发布上线。它按 Git 工作流走分支、提交和 PR，不直接写入主分支，并提供校验、回滚等操作。
de-ai-ify 是一个去除 AI 生成文本痕迹、恢复人类语气的写作技能，可识别并清理套话、冗余过渡词和简历式词汇，调整句子节奏并增强表达确定性，适用于营销文案、观点文章和技术说明等场景。
procurer 是一个把现实采购需求转化为有出处、可决策的成本校准报告的技能：重述需求、给出 3–5 个分层替代方案及价格区间、置信度与引用来源，并附推荐与预算范围。
面向应用型 BCI 研究与神经启发内容优化的智能体技能，基于 Meta TRIBE v2 脑编码器，可在不使用脑扫描仪的情况下预测媒体、界面与内容引发的皮层反应，用于刺激优化、注意力排序和生成非侵入式 BCI 解码研究所需的皮层先验。仅限非商业研究使用。
用于在分析前核验《宝可梦 Champions》与 VGC 对战事实的技能，提供属性相性、宝可梦数据查询与伤害计算脚本，避免凭记忆断言属性克制、合法性或伤害范围。
读取手稿与已登记笔记本，生成含动机、数据与方法、主要结果和贡献的结构化摘要，用于撰写或更新论文摘要。
用于撰写或改写面向 AER、AER:Insights 或 AEJ 的经济学论文引言，并把摘要压缩到 AER 的 100 词限制内的写作技能。它按 Keith Head 五段式结构组织引言，强调在论文前三页明确识别策略，并给出摘要模板与提交前检查清单。
面向经济学实证论文的文献定位与引用核查技能，用于把稿件与既有文献对照、绘制前人文脉图、判断该引哪些文献，并确保每条参考文献确实存在、所述内容与原文一致、版本引用正确。
用于撰写或修订 AER、AER:Insights 或 AEJ 论文正文各节的技能，涵盖制度背景、数据、实证策略、结果、机制与结论的写作规范，强调先定估计量、逐项对应表格数字、再把系数转化为经济量级。
用于实验性或前瞻性数据研究的预注册技能：在干预开始前撰写预分析计划（PAP）、基于功效计算确定样本量并登记研究，使结果难以被 p-hacking，适用于随机对照试验（田野、实验室或调查实验）。
用于在撰写论文前评估研究选题是否达到 AER 顶级期刊门槛、在 AER、AER:Insights 与 AEJ 系列之间选择投稿方向，并帮助把模糊选题打磨成清晰贡献的技能。
AER 工作流是 auto-empirical-research-skills 中的路由型技能，本身不替代任何专用技能，而是判断下一步应使用哪个 AER 子技能及顺序，默认面向 AER、AER: Insights 或 AEJ 期刊的实证经济学稿件。
citation-check 是一个面向实验社会科学的引文完整性审计工作流，用于核对正文引用与参考文献是否一致、DOI 是否有效、引用是否支撑论断以及引文格式是否符合目标风格。
该资料描述了一个名为 D2 的智能体，定位为数据收集专家，聚焦访谈、焦点小组与观察等质性研究方法，涵盖提纲开发、问题设计、追问策略与转写规范。资料仅提供技能说明，未提供具体安装或调用命令。
deep-research-skills 是 brycewang-stanford/auto-empirical-research-skills 下的一个技能集合，包含 13 个深度研究与系统综述相关技能，覆盖系统性综述、多源综合与全面文献调研等触发场景。
该技能用于根据要点或大纲为手稿章节起草学术性文字，适用于撰写或扩展论文段落。它读取 index.qmd 与 references.bib，按实证经济学论文风格生成 2–5 段正文，并处理引用与交叉引用。
这是一个教育研究技能集合，包含 7 个以证据为基础的教育研究方向技能，用于支持教学研究、课程设计、学习分析和评估等任务。每个技能由独立的 SKILL.md 定义，用户按需求选择对应技能后阅读说明使用。资料未提供统一安装命令、收费信息或具体平台限制。