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 11-07 00:13
14,959 个结果
Provenance Check（Govern）是一款用于合规审查的技能，运行在 Microsoft cat-agent-skills 技能集合中。它在完成趋势对比之后、撰写任何简报之前使用，针对每一项检索到的研究，按照声明的用途核对其使用权利、地理范围和有效期，从而决定该研究能否被引用。该技能强调“合规判定本身就是工作”：受限或已过期的研究无论数据多有力都不可使用。使用时输入 compared.json 与 config/rights-register.json，运行 scripts/provenance_check.py 并输出 governed.json。每条记录都需引用权利登记表中的对应行，被排除的研究须按原文逐字标注其限制及原因。该技能适合需要依据权利登记表对引用来源做许可范围、地理和有效期多重核验的研究与合规工作流。
用于为配置文件创建自定义技能的引导型技能，帮助收集需求、选择目标配置文件、建立目录结构、编写带 frontmatter 的 SKILL.md，并可选地编写与打包脚本。
面向 Fluid Framework 及其合作方的 Kusto 遥测调查技能，提供 Office Fluid 数据库的表结构、关联 ID、查询手册与排查流程参考，需微软内网 VPN 与相应权限。
该技能用于在完成代码修改后，借助 nori-change-documenter 子代理更新代码库中的 Noridocs（docs.md）文档，记录各文件夹的用途、架构与实现。
writing-plans 是微软 FluidFramework 仓库中的一项技能，用于在设计完成后为几乎不了解代码库的工程师编写详细实现计划。它强调先写测试、按小任务拆分、覆盖边界情况与向后兼容，并需向用户呈现计划。
docs-sync 是面向文档审计的差异比对技能，也是 @docs-auditor 代理执行的 diff 操作手册，也可通过 /docs-sync 直接调用。它按固定步骤分别采集 src/（路径导出、社区路径配置、教程与进阶内容前置元数据、图表组件清单、.github 下的指令/提示/技能/代理/钩子文件、路由表）与 docs/（各轨道表格、贡献形态表、组件引用、自定义语法表、路由表、harness 清单、生命周期状态表、全部相对链接），逐项对比后把代码有而文档缺失、文档有而代码已不存在、字段不一致、链接失效等问题按目标文件分组，输出结构化的漂移报告，并给出建议的后续处理步骤。该技能只产出报告，不写入 docs/ 目录，实际修改需交由 @author 完成；也不更改内容生命周期状态或示例轨道，不执行构建命令。使用时可用参数限定审计范围：paths、tracks、components、syntax、harness、routes、lifecycle、links 或 all（默认 all）。适用于审计 docs 文件夹、合并结构性变更后检查文档与代码是否同步等场景。
这是一个面向 AI-Native 开发教程的内容质量检查技能，覆盖 Foundation、Advanced、Terminal 三条学习路径。它提供一套基于 PowerShell 的快速检查脚本，并配合具体的人工核查规范，用于在发布新章节或模块前、编辑既有内容后、审阅包含内容变更的拉取请求、定期内容审计以及发布新路径前进行系统化 QA。检查项包括步骤数量与重复步骤 ID、prompt 与 diagram 等自定义块的开闭配对、frontmatter 起止标记、代码围栏是否成对、术语是否规范（如 VS Code、Agent mode、GitHub Copilot），以及图表引用是否在 StepCard.tsx 中注册。该技能还要求进行版本核对、可访问性与可读性检查，并在内容发布前确认构建成功。
Version Checker 是一个用于校验教程内容中工具版本、API、CLI 命令和功能引用的技能。它针对 GitHub Copilot（VS Code）、GitHub Copilot CLI、Claude Code、VS Code 设置、Agent Skills 标准及 MCP 等，列出需检查的功能、语法与官方文档位置，并提示已弃用的术语和命令。使用流程为：扫描教程 Markdown 文件提取设置名、文件扩展名、文件夹路径、功能名和文档链接，逐项对照当前官方文档，生成包含“当前引用”“过时引用”“未验证引用”“已核验 CLI 命令”的版本时效报告，并在发布前核验安装与调用命令。适用于发布新教程前、主要工具更新后、用户反馈信息过时、季度内容审计及新增工具引用时。该技能明确指出教程中易变区域（自定义智能体、Agent Skills、故障排查、终端 AI、构建智能体、流水线等）与需每月检查的命令，并提供更新清单。
基于 Azure 翻译 SDK 的 TypeScript 技能，用于构建文本与文档翻译应用，涉及 @azure-rest/ai-translation-text 与 @azure-rest/ai-translation-document 两个包。
为 DocumentDB VS Code 扩展生成发布说明与更新日志的技能，覆盖新版本、补丁版本及条目撰写。
用于从 Azure Architecture Center 仓库删除文章的流程型技能：删除文章文件及其专属图片、目录项与落地页条目，并添加重定向、修复站内入链，避免读者遇到 404 或残留悬空引用。
一份关于如何通过 Microsoft Learn MCP 服务器为答案、建议或内容编辑提供依据的指导技能，规定了应使用 https://learn.microsoft.com/api/mcp 作为唯一认可渠道，并给出搜索、过滤、抓取页面与识别弃用信号的做法。
用于对 Azure Architecture Center 文章执行工程评审的可复用技能。当人类明确要求对某篇文章做“engineering review”时使用，依据 Azure Patterns & Practices 工程团队固定的质量准则产出反馈。评审为只读，不修改文章。
bookstrap-ingest 是 Bookstrap 的研究资料导入命令，用于把文件、目录或网页批量载入数据库，构建写作可用的研究语料库。它支持 PDF、Markdown、HTML 和纯文本，执行语义分块、向量嵌入、实体抽取、关系构建与时间线整理，并输出统计报告。
bookstrap-plan-research 是 bookstrap 写作流程中的规划命令，用于将书籍需求文档（BRD）与已有研究语料库对比，识别知识缺口并生成按优先级排序的研究任务。它把分析工作委托给 corpus-analyst 智能体，供后续 /bookstrap-research 执行。
bookstrap-query 是 Bookstrap 的即席数据库查询命令，可将关于书稿内容、实体或来源的自然语言问题转化为 SurrealDB 查询，支持语义搜索、图遍历、时间线与来源引用等检索方式，用于探索和核验知识库。
bookstrap-research 是一个自主研究命令，用于填补写作规划中发现的知识空白。它从数据库加载待处理研究任务，通过网络搜索来源、评估可靠性、摄取内容、抽取实体与关系，并将知识空白标记为已解决。
bookstrap-research-path 是 bookstrap 的研究工作流编排技能，按顺序处理数据库中待处理的研究任务，调用 researcher 智能体完成检索、评估、摄取与实体抽取，并校验知识缺口是否解决。
该技能用于将 BRD 需求与素材语料覆盖度进行对比，检测知识空白并生成按优先级排序的研究任务。提供基于 SurrealQL 的来源分布、实体覆盖、主题覆盖、来源质量分析与多种空白检测模式，及高/中/低优先级框架和任务模板。
用于小说与非虚构图书结构规划的大纲技能：把高层构思转成章节拆解、场景规划与叙事弧线路线图，支持故事结构分析、章节与场景大纲、弧线追踪及节奏评估。
Pacing Analysis 是一个叙事节奏分析技能，用于分析稿件节奏，找出可能过慢或过快的章节。它按场景长度、对话密度、动作动词、句式变化和段落节奏等指标进行评估，并给出节奏报告与修改建议。
用于自主研究的来源评估框架、网络搜索策略与资料摄取流程，包含可靠性评分、语义分块、实体抽取与关系建模。
该写作技能提供有据可依的散文创作流程：写前查询语料库获取背景，写作中保持角色、世界观、时间线与文风一致，写后抽取并存储新实体，支持小说场景与非虚构章节创作。
用于撰写和整理CCF会议论文rebuttal（审稿意见回复）的技能，支持起草、改写、结构化、清单审查与生成TeX模板，遵循证据导向、不编造结果的原则。