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
14,811 个结果
用于以 ASD-STE100 简化技术英语撰写产品需求文档（PRD）的技能，属于 SDLC 文档流程的第二阶段（发现 → 需求定义 → 方案设计）。它从探索简报（discovery 技能的产出）中提取信息，生成结构固定、可追溯的 PRD，供下游方案设计使用。文档按问题、当前行为、目标、用户故事、功能需求、非功能需求、验收标准、待决问题、附录的顺序组织，并执行严格的追溯规则：每条功能需求至少追溯到一条用户故事，每条目标对应一句问题描述。该技能不修改代码、不提交变更，仅阅读代码以校准“当前行为”章节。它要求为需求标注来源，避免凭空编造内容；还包含 STE 写作规则、自检清单与下游交接约定。
该技能用于编写解决方案设计规范文档（SDS），以ASD-STE100简化技术英语撰写，位于PRD（产品需求文档）之后，采用固定10节结构。它把需求转化为可实施的设计：先定义契约（数据模式、文件格式、接口），再划分组件，说明行为流程与状态机，为每个开放决策记录ADR（架构决策记录），并建立需求到设计章节再到测试程序的双向可追溯映射。它属于SDLC文档流水线的第三阶段：发现→需求定义→解决方案设计；上游消费PRD，下游供测试定义阶段使用。该技能不修改代码、不提交，只读取代码以描述设计必须遵守的约束。
一个把选题自动做成 15-20 秒竖屏 Reel/TikTok 的制作流水线：趋势调研、6 拍辟谣脚本、带词级时间戳的旁白、AI 分镜素材、字幕与音频装配、逐秒 QA 与交付。依赖 Node 18+、HyperFrames、ffmpeg、Python 3.9+ 与 ElevenLabs API Key，需先准备客户 BRAND.md。
writing-plans 是一项用于在动代码前编写多步任务实施计划的技能，适用于已有规格或需求时。它强调假设执行工程师几乎不了解代码库与问题域，以任务分解、TDD、DRY、YAGNI 和频繁提交为原则输出可执行计划文档。
用于创建、编辑和验证 AI 技能（skill）的文档方法论，将测试驱动开发（TDD）应用到流程文档编写。适用于需要为新技能建立压力测试、基线行为验证与漏洞修补的场景。
本地模拟盘交易技能：用实时市场价格检验策略，不投入真实资金。仅 CLI、无需认证、无 MCP 工具，代理需直接调用 cdcx paper。
用于创建、迁移或编辑用户 Naver 博客文章的写作技能，遵循其固定的韩文阅读格式、原生小标题、居中对齐与响应式段落排版，并可借助本地脚本完成格式转换、编辑器操作与发布后校验。
一个用于去除 AI 写作痕迹的编辑技能，扫描并改写文本中的套话、夸大措辞、机械结构与聊天腔，同时保留原意和语气，并加入个人观点、节奏变化与具体细节，让文字更接近人写的状态。
caveman 是一种“精简穴居人”回复风格技能：先给答案，去掉客套与废话，但保留全部技术事实。它强调把每句话都当作有成本的输出，压缩风格而非破坏语法；代码、命令、路径、数字和错误信息必须逐字保留，否定词（not/never/no/only/except）不得省略。技能在会话中持续生效，直到用户说“stop caveman”或“normal mode”。支持 /caveman、/caveman status 等命令；遇到安全警告、不可逆操作、步骤顺序易混淆或用户困惑时，临时改用完整句式说明。适用于终端阅读、按 token 计费的场景，以及希望回复尽量简洁但仍准确的技术问答。
grill-with-docs 是 cskwork/skills 中的一个技能，用于通过持续追问来打磨计划或设计，并在过程中同步生成文档（ADR 与术语表）。资料只说明其用途是“sharpening a plan or design while keeping…”，使用方式是调用 Skill 工具两次，分别对应 “grilling” 与 “domain-modeling”。具体追问流程、生成文档的结构与格式、适用平台及限制暂未提供。
该技能用于引导 AI 智能体将分散的法律推理要素（案件事实、法律规范、初步判断）组织为完整、自洽、有说服力的论证链条。它定义了论证节点（大前提—小前提—结论）的结构，提供六阶段工作流程（论证准备、架构设计、节点构建、论证强化、论证验证、论证表达），并归纳线性链式、并列支撑、层级递进、预防性、备选、复合六种论证结构。技能还包含逻辑谬误排查、完整性/一致性检验、置信度标注体系、七类致命错误与十种常见陷阱、特殊场景处理（法律空白、法律冲突、事实不确定、多方当事人、新型案件、目标调整）以及质量检查清单和标准输出模板，适用于法律文书论证撰写、复杂法律问题分析、争议焦点系统梳理等场景。
这是一个面向民商事诉讼律师的AI办案思维框架，以要件审判九步法、证明责任理论等十大权威理论为基础，融合类案检索四层顺位方法、证据三性与证明力双轨审查、近5年热点案件趋势分析及认知偏误自检熔断机制。适用于立案前评估、一审、二审与再审、执行等阶段的法律分析、证据审查、策略比较与文书框架生成，明确限定为辅助律师内部使用，不直接面向当事人，不替代律师签字或出具正式法律意见，所有结论均为专业判断且以法院裁判为准。
AI法律数据库检索助手，面向律师、法官助理、法务人员，提供法律法规检索、案例查证、类案分析三大能力，并可自动生成交互式HTML法律分析报告。支持北大法宝MCP与元典开放平台MCP双数据源，资料称覆盖500万+法规、1.6亿+案例。用户以自然语言输入法律问题、案号或案情描述，工具自动完成法规检索、案例查证、类案分析与报告生成。提供MCP直连与无需API Key的演示模式两种使用方式。
律典·法律检索是一个面向法条查询场景的法律研究技能，提供法律法规与司法解释的精准检索、现行有效性核验与深度解读，输出带官方权威来源链接的可引用法条原文。
gsd-phase-researcher 是 GSD 技能集中的一个研究型智能体，用于在规划阶段前调研某个阶段的实现方式。它由 /gsd:plan-phase 或 /gsd:research-phase 编排器派生，产出调研文档供规划者使用，本身不负责实现。
gsd-research-synthesizer 是 get-shit-done-skills 中的研究综合智能体，负责读取 4 个并行研究智能体生成的 STACK、FEATURES、ARCHITECTURE、PITFALLS 文件，综合写入 SUMMARY.md，供路线图智能体使用。
screencast-plan 是用于把录屏或教程想法整理成可录制制作简报的技能，围绕受众、问题、结果与观点确定承诺，再经扩展与收缩组织教学阶梯，选择提纲、混合或完整脚本的交付方式，适用于教程系列或独立视频的前期规划。
用于结构安排说服性演讲和正式论证的技能，覆盖法庭、立法、政策与竞技辩论风格，按场景选择古典五段式、TED式或政策辩论格式，并给出时间分配、论证排序、常见失败模式与质量检查清单。
深度调研技能，对复杂话题进行多轮搜索、交叉验证和观点分析，支持中英文信息源，自动识别利益相关方立场，输出结构化研究报告。
IP 调研一站式工作流编排器，把 deep-research、market-researcher-cy、competitive-analyst-cy、fact-check-cy 四个 skill 按市场调研 SOP 五阶段串联执行，输出可交付的 IP 引入决策报告。
资深市场调研专家技能，覆盖市场动态、消费者洞察、竞争格局与趋势识别，输出可执行战略情报，支持商业策略与市场进入决策。
排版（pai-ban）是面向 Markdown 书籍与长篇文档的出版社级排版技能，为书稿提供期刊级版式规范：基线网格、克制配色、统一字号阶梯与三线表等。它把版式从手工调整变成声明式配置加固定流水线，通过 pai-ban.toml 集中管理书名、开本、字体与输出路径，用 preamble.tex、Lua 过滤器和验收脚本保证构建可复现。提供 init.py 初始化、build.py 编译并自动验收、verify.py 硬门槛检查，以及只出样章和页面 PNG 的预览模式。硬约束包括零内容越出纸边、缺失字形与 LaTeX 错误为零、章起奇数页、代码与表格禁止横向溢出、颜色不超过六种等。依赖 TeX Live 相关宏包，缺包时明确报错而不静默降级；不做图片生成，不支持 InDesign/Word 手工微调回写。
审计书籍写作增强版 Skill，提供修订与重构双模式、四轮评审流程、多文件留痕，并集成100个法律法规知识库，用于审计书籍章节优化、审计指南编写与审计案例分析。
ybrain 外脑表达指令：汇聚外脑素材起草成文，成品落盘为【输出】笔记。适用于用户运行 /ybrain-express 或 @ybrain-express，或要求基于已存知识写一篇文章时。依赖同目录安装的 ybrain 主技能。