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 10-19 00:11
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Dynatrace 网络流分析技能，覆盖三类流数据源：OneAgent 流（主机/进程/Pod 到对端的连接，存于 default_network_flows Grail 桶）、NetFlow/IPFIX/sFlow（经 OpenTelemetry Collector 采集的网络设备流日志）以及云流日志（如 AWS VPC/TGW）。该技能帮助回答指标与追踪无法覆盖的问题：谁与谁通信、流量最大的实体、连接健康（重置/超时/重传/RTT）、流量构成（协议/端口/方向）以及对端解析（将原始 IP:port 映射回受监控实体或标记为外部）。技能按问题类型路由到对应数据源与参考文件，具体 DQL 查询位于各参考文件中。
Knowledge Base 是一个面向“来源可追溯”知识库项目的工作流技能包，用于指导在采用三层结构（external-sources/、research/、articles/）的项目中如何创建、链接与维护文档。它强调闭环证据链：任何正式知识都必须能追溯到被完整保存的原始来源。该技能本身只承载工作流说明，具体的 Markdown 读写、预览、链接与 grounding 规则仍由平台的 /open-knowledge 技能负责。三层分别对应原始来源、临时分析与正式知识，流程为 ingest → research → consolidate，并配有 STOP 门控，由用户决定是否推进到下一步。文档需在创建时即建立链接，并通过 frontmatter 的 cluster 值形成聚类，便于知识图谱阅读。状态上，research/ 使用 draft，articles/ 使用 stable，被取代的研究文档标记为 deprecated 并建立 supersedes/superseded_by 链。项目根目录的 log.md 为追加式日志，任何创建、编辑或重构内容的回合都需追加一条带日期的记录，且引用文档需用 Markdown 链接以便进入反向链接图。
ui-ux-expert 是一个面向 UI/UX 设计专家场景的 AI 技能，来自 martinholovsky/claude-skills-generator 项目。该技能将 AI 定位为资深 UI/UX 设计师，覆盖以用户为中心的设计、无障碍（WCAG 2.2）、设计系统、响应式界面等方向，适用于网页与移动端界面设计相关任务。技能内包含设计原则、TDD 实现工作流、性能优化模式（懒加载、图片优化、关键 CSS、骨架屏、代码分割、减少布局偏移）以及常见 UX 模式（渐进式披露、错误预防与恢复、信息架构、表单设计等）的说明与示例代码。资料中给出的示例以 Vue、Vitest 等前端技术栈为主，同时涉及 Figma、屏幕阅读器测试等设计工具与方法。
Ghost CMS 主题开发技能，涵盖 Handlebars 模板、Alpine.js、Tailwind CSS 与性能优化，指导编写语义化可访问 HTML、优化 SEO 与图片，并集成会员功能。
Spring Boot 应用开发专家指导技能，覆盖 RESTful API、测试、安全与部署的最佳实践，涉及 Java、Maven、JUnit 等技术栈的代码风格、命名规范与工程结构建议。
om-backlog 是一个把产品简报或规格说明转换为任务追踪系统待办清单的技能。它读取 product-brief.md 中的 Scope（Now、Later、Not doing）与 Key flows，或读取规格说明中的 Phasing / Implementation Plan 章节，生成由 epic（史诗）、story（用户故事，含验收标准）和 task（任务）组成的树状结构，并分配稳定且带来源限定的 id（如 E01、E01-S02、E01-S02-T01）。每个 issue 通过 om-prepare-issue 创建，本技能负责树形 id、一次去重、验收标准与 epic 清单。它仅支持交互式运行，没有自主模式，必须先经用户确认才会写入。
本技能提供 Physical Intelligence OpenPI 模型（pi0、pi0-fast、pi0.5）的端到端微调与部署工作流，覆盖空白机器环境搭建、JAX 训练、PyTorch 训练、检查点转换以及策略推理服务。适用于在 LeRobot 或 RLDS 数据集上微调机器人操作策略，并为 ALOHA、DROID、LIBERO 等环境提供低延迟的 WebSocket 推理服务。
这是一个将 PDF 内容转换为结构化 Markdown 的技能，便于后续分析或接入 AI 工作流。它能在转换时保留标题、表格、列表和阅读顺序。标准转换免费且无需账户；对于扫描件、照片、手写、公式或复杂版式，可选用 Vision 模式，但需要 Nutrient 账户、API 密钥或 CLII 许可证密钥。转换结果可单文件输出，也可批量并行转换多个 PDF；通过 --enable-image-export 可导出图片并在 Markdown 中链接。相关技能包括 pdf-to-text（保留空白与列对齐）和 query（在大文件中搜索相关段落）。
ArkTS 语法助手是一个面向 HarmonyOS/OpenHarmony 开发的技能，提供 ArkTS 语法、TypeScript 迁移与性能优化指导。ArkTS 是 OpenHarmony 应用的默认开发语言，在 TypeScript 基础上强化静态类型以提升程序稳定性与性能。该技能在遇到 .ets 文件、ArkTS 关键字或 HarmonyOS/OpenHarmony 上下文时触发，覆盖语法学习、TS 迁移、性能优化和编译错误排查等场景，并附带编译脚本用于验证生成的代码。
k2f-purchase-order 是一个基于 K2F 的技能，用于把请购单、报价或行项目清单整理成可直接签发的采购订单，强调买卖双方身份、收发货路由、行项目核对与视觉层级，不虚构 SKU、价格或授权信息。
vibe-check 是 vibiumdev/vibium 提供的浏览器自动化 CLI 工具，用于让 AI 智能体通过命令行操作 Chrome（也可通过 --engine firefox 使用 Firefox）。它支持导航网站、读取页面内容、填写表单、点击元素、截图、生成 PDF、录制会话、管理 Cookie 与存储状态等操作。核心工作流为：先用 vibium go 打开页面，再用 vibium map 获取元素引用（如 @e1、@e2），然后基于引用进行点击、填写等交互，交互后重新 map 获取最新引用。所有交互命令会自动等待元素可操作，并提供语义化查找（按文本、标签、占位符、testid、ARIA role 等）以及 eval 执行 JavaScript 作为兜底手段。
Appwrite Go SDK 技能，用于在服务端使用 Go 语言构建 Appwrite 应用。涵盖用户管理、数据库/表 CRUD、文件存储、团队与成员管理、无服务器函数调用与编写、服务端渲染（SSR）认证流程、查询方法、权限与角色控制以及错误处理。安装方式为 go get github.com/appwrite/sdk-for-go。
Memory Notes 是 Basic Memory 技能中的一项笔记写作规范，用于指导如何编写结构良好的 Basic Memory 笔记。每篇笔记都是 Markdown 文件，包含三个关键部分：frontmatter（YAML 元数据）、observations（带语义分类的观察事实）和 relations（通过 wiki-link 建立的关系）。笔记可被 Basic Memory 解析为可搜索的知识图谱，每个观察事实成为图谱中的可搜索实体，关系则构成笔记之间的边。该技能还介绍了 memory:// URL 寻址方式、创建笔记前先搜索避免重复、使用 edit_note 进行增量更新、使用 move_note 移动笔记等实践，并给出标题一致性、链接相关概念、逐步构建等最佳实践建议。
reverse-engineer-rpi 是一个用于将产品逆向工程为可机械验证的功能清单、注册表与规格集的技能。它支持仓库模式与二进制模式，可生成 feature-registry.yaml、CLI 表面契约、文档功能清单等契约文件，并可选生成安全审计产物与验证门禁。该技能强调合规护栏：仅允许分析自有或获得明确书面授权的代码/二进制，不提供绕过保护或提取第三方专有源码/系统提示的步骤，遇到密钥会进行脱敏。
该技能用于将已有的 Remotion（基于 React）视频合成源码翻译为 HyperFrames（HTML + GSAP）合成。它仅适用于用户明确要求迁移、转换或翻译 Remotion 源码的场景，并提供了从源码检查、翻译计划、生成 HyperFrames 合成、验证到记录缺口的完整工作流。对于 HyperFrames 反向导出、非 Remotion 来源（如 After Effects、Framer Motion、纯 React/CSS）以及仅将 Remotion 作为参考资料的情况，该技能明确不支持。技能内置分级测试语料库（T1–T4，共 4 个 fixture），通过 SSIM 阈值评估翻译质量，并包含针对 React 状态机等无法确定性逐帧捕获模式的拒绝与互操作建议。
面向单个 PR、issue 或分支的人工引导 QA 助手：生成通俗说明与优先级测试计划，先发布可交互 runbook 供测试者并行操作，再用真实浏览器执行计划、为每个缺陷写可复现 bug 文件，并回填 AI 判定与证据，最终给出可直接粘贴的评审结论。
AE Engage 是 Agentic Engine（AE）数据分析平台命令行工具 ae-cli 中的触达与运营能力网关，面向 AI Agent 与人类用户，通过 ae-cli engage-flow、engage-task、engage-setting、engage-scene、engage-query 等命令管理运营触达相关资源。其职责范围包括触达渠道、配置、运营策略、任务草稿与生命周期、流程、运营活动及其报表与查询生命周期。命令默认返回机器可读 JSON，支持 --format、--jq、--host 等全局参数；成功的命令在 data 字段下返回业务负载，失败时返回 ok:false 及 error 对象并以非零状态码退出。该能力强调安全约束：读命令在验证所需 ID 与引用后可直接执行，写命令需用户明确意图；不得虚构命令、标志、JSON 载荷、项目 ID、资源 ID、字段名、事件名、属性名、指标定义或日期格式，资源需先通过 list 命令发现，找不到时明确告知并停止。此外给出了配置中心、推送渠道与配置渠道的区分、参数命名约定（CLI 标志用 kebab-case，外层输入输出用 snake_case，嵌套业务 DTO 保留 camelCase）以及 setting、task、config、flow 等常见场景命令示例。
appbuilder-project-init 是 Adobe App Builder 项目的初始化技能，用于端到端创建 App Builder 项目并将构建环境准备就绪。它会创建 Developer Console 项目与工作区、订阅所需 API，并运行非交互式的 aio app init。技能支持将用户意图映射到合适的 Adobe App Builder 模板，默认模板为 @adobe/generator-app-excshell（SPA + actions），无界面或裸项目则使用 init-bare。当 Developer Console 项目、工作区或 API 订阅尚不存在时，技能会引导通过直接调用 aio console 命令以非交互方式创建它们。该技能还覆盖机器首次设置，包括安装 Node 20、安装 aio CLI、登录、选择正确的 IMS 组织，以及在生产与暂存环境之间切换。
Brainstorm 是一个用于在规划前澄清目标的技能。它的核心目的是将“做什么”（WHAT）与“怎么做”（HOW）分离，在确定解决方案之前先探索问题空间。它位于运行循环中“将意图塑造为 BDD”步骤的上游，接收自由文本形式的目标，产出 Given/When/Then 形式的验收示例，供 /discovery 整合进 BDD 意图问题。该技能有两种模式：目标澄清模式（默认，包含四个阶段）和开放式的头脑风暴模式。在目标澄清模式中，它会依次评估目标清晰度、理解想法、探索方案并进行对抗性批评，最后捕获设计并输出结构化文件到 .agents/brainstorm/ 目录下。在头脑风暴模式中，它针对开放式目标生成 30 个候选改进项，层层筛选至 5 个，再扩展 10 个形成 15 个项目的排序组合，然后交由 /discovery 进行操作化。
Docyrus API Developer 是一套面向开发者的技能文档与集成指南，用于通过 @docyrus/api-client（REST 客户端）与 @docyrus/signin（React 认证提供者）两个 JavaScript/TypeScript 库接入 Docyrus API。它覆盖 OAuth2 PKCE 认证流程、数据源条目的增删改查、查询载荷（过滤、排序、分页、聚合、公式、子查询、透视表）、连接器发现与代理请求、Action 执行，以及 ACL 角色与记录共享管理等能力。文档同时提供 React 与非 React/服务端两种接入方式，并针对字段选择、动态端点、角色 uid 使用等给出关键规则与限制说明，帮助开发者在该平台上构建并集成应用程序。
Blockbench PBR Materials 是一套通过 MCP 工具在 Blockbench 中创建和管理 PBR 材质的能力说明，主要面向 Bedrock 纹理集（texture_set.json）的导入导出，以及法线贴图、高度贴图、MER 打包贴图的处理。它指导用户使用 create_pbr_material、configure_material、assign_texture_channel、list_materials、get_material_info、import_texture_set、save_material_config 等工具定义各通道贴图或统一数值，并强调保护目标的材质约定、对齐 UV、区分 Bedrock MER 与 glTF 金属/粗糙度、注意不同渲染管线对 PBR 的支持差异。
Web Shader Extractor 是一个用于调查和本地复现网页 WebGL、WebGPU、Canvas2D、OffscreenCanvas、shader 或动画 canvas 效果的工具。它从目标视觉出发，先锁定渲染表面组，再追踪源码或运行时事实，构建可运行的基线，最后项目化。适用于提取网页 shader/canvas 效果、本地重放动画背景或交互式 WebGL 场景、构建证据匹配的基线并转为可编辑项目，以及调查与目标绑定的 shader、渲染图、时序、资源和输入事实。不适用于普通 DOM/CSS 克隆、静态截图、通用网站复制、无关的 JavaScript 反混淆或产品 UI 重设计。
该技能提供一套响应式网页设计指南，核心是移动优先策略：先为最小视口编写基础样式，再通过媒体查询为大屏渐进增强。内容涵盖语义化 HTML、Flexbox 与 CSS Grid 弹性布局、容器查询、clamp() 流体排版、srcset/sizes 与 picture 响应式图片、常见断点、@supports 特性检测、prefers-color-scheme 等偏好查询、44x44 像素触控目标、viewport 元标签与 200% 缩放可用性。还包含性能建议（关键 CSS、图片压缩、现代格式、懒加载）以及 DevTools、Lighthouse、W3C 校验等测试工具和检查清单。适合前端开发者与建站人员按此规范落地跨设备适配。
面向 WordPress 与 WooCommerce 的开发实践指南，涵盖 PHP 编码规范、钩子与过滤器、安全验证、自定义产品类型、REST API 扩展、数据库操作、性能缓存、插件结构与测试等主题。