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 11-08 00:04
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Hyperlink Research 是一项用于为内容中提到的人物、组织和实体查找权威超链接的技能。它支持交互模式与定向模式：未指定对象时先询问需要哪些链接，提供名单时直接检索。人物链接按个人或职业网站、机构或公司资料页、LinkedIn、其他职业社交媒体的顺序优先选择；组织链接按官方网站、主要社交媒体、权威第三方资料页的顺序优先选择。结果以可复制的 HTML 锚点标签格式输出，并注明无法找到链接的实体及替代建议。适用于博客文章、演示文稿等引用外部实体的内容整理，以及行业分析、会议回顾和个人调研等场景。
Response Synthesis 是一个用于合并多个 LLM 响应为单一统一文档的技能。当用户要求合并响应、整合输出、综合回复或统一文档时使用。该技能读取包含一个或多个提示词及其对应 LLM 响应的文档，先制定合并计划，再生成一个保留所有输入细节的全面综合文档，强调不简化、不缩短、不遗漏任何细节，输出结构包括合并计划和统一文档。
Thought Leadership Writing 是一个面向高质量思想领导力文章创作的两阶段工作流技能，先进行研究与验证，再进行策略性写作。适用于探索一本书、一个概念或一种趋势，并将其与作者自身专业经验相连接的场景。第一阶段要求对所有信息逐项标注 URL、页码或具体来源，区分直接引语与转述，并用“已验证、可能准确、不确定、无法验证”四级置信度标记；同时分析作者既有写作档案、寻找整合机会、规划轶事边界和竞争格局。第二阶段基于研究结果撰写文章，强调只用已验证或可能准确的信息，保持作者真实声音，按开篇钩子、核心概念、行业应用、独特增值、细微辨析、前瞻启示六段结构组织内容，并嵌入 6-8 个指向过往文章的链接。交付物包括 5-7 个标题选项、完整草稿、元描述、LinkedIn 分享文案、可摘引语句和核实说明。
Study Notes Creator 是一个用于把原始学习资料整理成结构化、可视化学习笔记的技能。它接收 PDF、课堂笔记、现有文档等来源材料，先提炼主题与子主题，再规划编号的文件夹结构，并按模板生成笔记，配合 Mermaid 图表、ASCII 示意图和基于示例的学习内容，最后建立总索引。适合需要把零散资料系统化、可视化并形成可复习知识体系的场景。
translate-questions 是 Prawko 驾照考试应用中的翻译技能，用于将 3,719 道波兰语驾照考试题翻译成目标语言。它从 src/data 目录下的分类 JSON 文件（A、A1、A2、AM、B、B1、C、C1、D、D1、PT、T）读取题目，按 ID 去重后分批并行翻译，最终生成 src/data/translations_{lang}.json 翻译文件。适用于用户要求翻译题目、新增语言或更新翻译的场景。
unnarrate 是一个用于删除“自我叙述式元评论”的技能：清理那些描述自身所在产物、重复读者已经看到的内容、或叙述生成过程的文字。它是 unslop 的配套工具——unslop 修正 AI 文案的语气，unnarrate 则删除本不该存在的文本。适用对象包括 UI 文案、文档与 README、代码注释、提交信息与 PR 描述。
一款用于去除文本中 AI 写作痕迹的编辑技能，编译自 t0msilver/skills。它会逐条扫描常见的 AI 生成模式并重写，在保留原意和语气的前提下让文字更自然。
llp-create 是用于在已存在的 LLP 文档库中创建新 LLP 的技能。它负责处理编号、文件名和元数据脚手架，让作者专注于内容本身。调用方式为 /llp-create <title>，或用 /llp-create --under NNNN <title> 创建子 LLP，也可仅输入命令由技能询问。创建前会先检索 llp/ 中的 Systems 与 Related 标题，若主题已被覆盖则建议扩展现有文档而非新建。编号取历史已分配最大值加一（顶层为四位数 NNNN；子 LLP 为父编号点加三位子序号），扫描包含 git 历史中被删除的文档，编号不复用。文件按 NNNN(.NNN)*-slug.type.md 命名，标题含完整点分编号，新文档一律为 Draft 状态。新文档需以相对符号链接接入 llp/current/。若文档是对现有 LLP 的细化、规格或计划，应提议子 LLP 而非新顶层编号。文件名冲突时停止询问，类型不明确时也需确认。产出为带完整元数据头部的新 Draft LLP，并确认编号与路径。
llp-maintain 是一个用于保持 LLP 文档语料与代码同步的维护技能。它以“仅提议、不直接应用”的方式，检测代码与文档之间的漂移，交互式验证 @ref 注解，检查来源标签（[observed]/[confirmed]/[inferred]），并按 pre-pr、audit、reconcile、retire-proposal、curate 五种意图模式输出可审阅的检查清单或差异建议，供作者确认后再修改。
该技能用于按 LLP 0005 流程对一份 LLP 文档执行评审循环：若当前会话未参与起草，可作为独立模型家族评审者撰写评审；否则为其他评审输入准备标准提示词，等待作者实际提供后再整理。技能要求为每次实际收到的评审写入单独的产物文件（llp/reviews/NNNN-slug.<family>.md），并附带来源信息头（家族、提供方/运行时、日期、是否脱敏、方法）；不得伪造或记录未实际提供的评审，不得以意图标记循环完成，不得由起草会话充当独立评审者，未经人工明确操作不得向外部提供方发送内容，默认隐去机密。调用方式为 /llp-review <编号 | slug | 文件名>，不带参数时列出 Draft/Review 状态的 LLP 并询问。输出为评审文件、反馈摘要及建议的下一步（继续修改保持 Draft、再收集其他家族评审、或交由作者决定接受）。
class-reference 是一个用于 Tabler 文档的技能，指导撰写或更新组件页面 front matter 中的 classnames 区块，以在页面末尾渲染类名参考表。该表由 DocsClassnames.astro 渲染，docs/pages/llms.txt.ts 会重印供智能体使用，docs/content.config.ts 会校验。编辑表格即编辑 front matter，无需改动 Markdown 表格。区块按 component、part、style、modifier、behavior、direction、color、size 八类组织，渲染顺序固定；每个条目包含 class、desc，可选 default: true 显示默认徽章。对于循环生成的类族，建议用花括号占位符折叠为一行，避免冗长。脚本切换的类、与组件无关的 Bootstrap 工具类以及不存在的类应排除。描述需依据 SCSS 规则说明实际作用，并对照编译后的样式表逐个校验类是否存在。含 classnames 的页面还应设置 source 指向实现组件的仓库文件。最后需确认页面渲染正常并通过 lint 与 type-check。
write-docs 是面向 Tabler 项目文档体系的写作技能，用于按当前文档 schema 用简单英语编写、更新或建议 Tabler 文档页面。它覆盖 docs/content/** 下的组件、工具类、表单、布局、插件、基础、入门、邮件、插画、图标与索引等页面类型，支持编辑已有 MDX 页面和新建页面，并规定 frontmatter、章节顺序、示例代码、无障碍说明和新页面菜单注册等规范。
这是一个面向人际沟通的写作技能，帮助写作者在动笔前先弄清读者需要什么，再写出读者第一遍就能理解的文字。它提供四步流程：界定读者及其阅读后要做的决定或行动；筛选内容，做到开门见山、自包含、为每个代号和术语就地解释、给出理由与具体示例、提供选项及后果、保持精炼；按用途选择正文、编号步骤或表格，并使用简明语言；最后做冷读复核，让不了解背景的读者找出无法理解的术语和仍会追问的问题。适合撰写问题单、工单、拉取请求、Wiki 页面、README、演示文稿和给同事的消息等对外文本。资料未提供具体安装方式、收费信息或单独使用说明。
gco-research 是一个通过 GitHub Copilot CLI 执行网络研究、再由 Claude Code 综合整理结果的技能。适用于查询库、API、最佳实践等，支持结果记录与失败回退。
zudoesa-articlify 是一个用于把对话内容转换为 esa 文章的写作技能。它通过调用 zudoesa-writer 子代理来完成实际写作，主流程负责从对话中提取主题、尝试的多种方案、成败原因、技术细节、代码片段、命令、结论与观点，并整理成一份自包含的写作简报交给子代理。该技能强调仅在用户明确要求时才调用，不主动提议。它支持 --conversation 参数：在此模式下必须保留对话原文，不总结、不重构、不翻译，仅修正错别字和做轻量格式化，保留口语化表达以维持人类对话质感，并保持原始语言。技能还包含处理对话中附图、复制图片到 esa 仓库、生成 markdown 图片引用路径的步骤。生成文章后需校验 frontmatter 中的 sidebar_position，按公式 999999999999 - YYYYMMDDHHMM 设置以保证新文章靠前，最后向用户报告文件路径与内容摘要。适用于把技术讨论、排查过程或方案对比沉淀为 esa 文章的写作场景。
该技能以 Tavily 的 MCP 工具为基础，为学术与科学研究提供工作流程指导：把用户问题转换为检索词、同义词与来源域，拆分短子查询，优先检索预印本、PubMed/NIH、期刊、会议、学会、标准机构与官方技术报告等学术及官方来源；在筛查标题、片段、来源类型、时效与相关性后，对较强页面进行提取与核验；按需使用 map 或 crawl 获取已知学术站点的深层页面或大量页面，并仅在完整文献综述或研究全景需求时使用 research。输出采用证据简报模板，涵盖研究问题、检索策略、关键来源、发现、共识与分歧、后续查询，并区分原始研究、综述、预印本、社论、指南、标准与新闻报道等证据类型，同时对医学、临床或生物医学主题保持保守，不提供诊断或治疗建议。
将 YouTube 课程内容按章节拆分为父页与子页结构的技能：读取含章节信息的原始 Markdown，更新 readings.ts 生成子页面条目，并从整体翻译文件中自动拆分出每章译文文件，最终同步到 public 目录供网页动态加载。
用于编写或修改 Telerik UI for Blazor 组件文档 overview.md 的技能，规定组件概览页的结构与语言风格，强调只讲功能与概念、不列参数表，并给出各章节写法与链接规范。
这是一个 Tella 技能，用于把博客文章链接制作成 15–90 秒的解说视频。它会读取文章全文，在原文基础上撰写短脚本，然后构建标题卡，并为每个关键要点制作一个 Tella Motion 场景，这些场景按音乐节拍或配音词句剪辑在一起。视觉上采用 12 栏网格加纯色场的设计：每个场景都是一张印刷页面，另加一个纯色矩形场；场在切换时改变形状，使视频看起来像一整段。该技能会自动抓取页面并生成滚动截图，也支持使用复古影片素材和生成图像，最后按场景检查并汇报成片链接。
PDF 课件生成编排技能，用于在用户要求生成课件、讲义或教学 PDF 时统一调度多个子 Agent。该技能将生成过程拆分为规划大纲、逐章检索资料、编写 Beamer TeX 并编译 PDF、生成配套习题等环节，各子 Agent 之间通过文件系统传递中间产物，而不是通过上下文传递。编排者先调用 planner 输出 outline.json，再严格串行地逐章依次执行 researcher、tex_writer、exercises_generator，并在全部章节完成后检查产物、向用户汇总大纲概览、各章 PDF 路径与习题路径及状态。适用于需要结构化、多章节教学材料的课程制作场景。
该技能用于把学习资料改写成可用 XeLaTeX 编译的 LaTeX Beamer 教学讲义：读取章节资料 research.json，生成 2-4 张 16:9 教学插图，撰写完整 Beamer 文档（沿用 SimplePlus 主题并加载 xeCJK），再写入 .tex 并编译为 PDF。输出包含插图 PNG、TeX 源码与 PDF，编译失败时依据日志修复，最多重试 2 次。适用于课程讲义、教学演示与知识讲解类幻灯片的自动化生成。
web_search 是一个网络信息检索工具集，提供三类能力：通用网络搜索、arXiv 学术搜索与网页抓取。其中 tavily_search 为 AI 驱动的网络搜索，返回提炼后的高质量结果并可附带答案摘要，使用时需要配置 TAVILY_API_KEY；arxiv_search 用于检索 arXiv 论文，返回标题、作者、摘要和链接，建议使用英文关键词；web_fetch 可抓取指定 URL 的页面内容，提取为 Markdown 或纯文本，并支持限制字符数。该工具适合在回答问题前先检索资料、再深入阅读具体页面，或在研究场景中查找学术论文。使用时建议先搜索后抓取、学术问题优先使用 arxiv_search、结果不理想时调整关键词，并在回答中注明来源 URL。
BK-CI 发版 Changelog 增量处理技能：针对本次新增版本块生成中文「变更概述」并写回，再将该增量版本翻译到英文 CHANGELOG。适用于发版摘要、变更概述、CHANGELOG 翻译与中英文日志同步，默认假设中文 issue 明细已存在，不替用户从零生成明细。
cloud-api-recipe-authoring 是一个面向云开发（CloudBase）AI 工具链的写作类技能文档，用于撰写或修订「云 API 操作 recipe」。它要解决的问题是：产品把功能放到了控制台，却没有开放 API，导致 CLI / MCP 无法封装，AI 只能靠鼠标操作。该技能主张只封装核心能力，长尾能力改用 recipe 文档承载，从而保持工具面稳定。技能明确了准入硬门槛（必须有公开云 API、语言无关可调用、写操作能由使用者独立完成），给出了正负向清单（哪些能力该写 recipe、哪些该路由到专用工具或官方文档），并规定了五节固定结构：When to use、前置权限、接口序列、踩坑清单、验证步骤。此外还包含权限模型判断（预置进角色族 / 用户按需追加 / 都不做）、MCP 白名单 service 版本维护、实测口径（只读自检、写操作真跑并还原）、索引维护与产物链校验命令。