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 10-20 00:13
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Neo4j 安全技能（neo4j-security-skill）是 neo4j-contrib/neo4j-skills 提供的技能文档，用于在 Neo4j 中通过 Cypher 命令进行程序化安全管理。覆盖用户生命周期（CREATE/ALTER/DROP USER）、角色生命周期（CREATE/GRANT ROLE/REVOKE ROLE/DROP ROLE）、权限授予与拒绝（GRANT/DENY/REVOKE）、属性级访问控制（逐属性读写）、基于属性的访问控制（ABAC，可基于 OIDC 声明或原生用户标签动态授予角色），以及权限检查（SHOW PRIVILEGES）。文档明确规定所有安全 Cypher 在 system 数据库中执行，并要求在执行任何用户、角色或权限变更前先展示计划命令并等待显式确认，不得自动执行权限改动。
这是一个面向 WhatsApp、Instagram 和 TikTok 的自动化社交媒体群发与群组营销系统，主要用于客户获取和引流。它提供抓取竞品粉丝、按话题标签或关键词定位用户、自动互动（关注、点赞、评论）、批量私信、AI 筛选用户、多账号矩阵运营以及 WhatsApp 群组群发等能力。该工具为商业/专有系统，需通过供应商平台注册使用，而非自托管代码。资料中提供了配置结构、API 调用模式、速率限制建议、常见营销流程和故障排查示例，并提示此类自动化可能违反平台服务条款，需遵守隐私、反垃圾邮件法规并设置退订机制。
搜索飞书云文档、消息和应用。当用户请求搜索文档、消息或内部应用时使用，也适用于查找某主题的飞书文档或 Wiki、按关键词检索消息记录。所有搜索命令必须使用 User Access Token。
这是一个用于 LinkedIn 个人品牌分析、资料优化与曝光提升的技能，基于 Claude for Chrome 浏览器工具运行。它可对 LinkedIn 个人资料进行完整审计、快速审查、内容策略分析和可见度优化，并强制要求识别行业、资料类型、目标受众，计算互动率并获取或估算 SSI 分数。适用于科技、金融、医疗、法律、营销、人力资源、咨询、创意、非营利等任何行业，帮助职场人士改善曝光、互动与职业定位。使用前需安装并连接 Claude for Chrome 扩展、在浏览器中打开 LinkedIn 个人资料并登录。
humanizer-cn 是一个中文去 AI 化写作技能（Skill），用于识别并消除中文文本中的 AI 生成痕迹，让文章读起来更自然、更像人类创作。它以中文语境为基础，总结了一系列 AI 写作特征，包括过度强调意义和历史地位、堆砌知名度与媒体报道、动词堆砌的假深度分析、广告式推销语言、模糊归因与万金油说法、套路化的“挑战与展望”结尾、高频 AI 词汇、回避简单动词、否定式并列句、三段式堆砌、同义词轮换、假范围表达，以及破折号滥用、加粗滥用、列表项加粗标题、标题全大写等风格模式，还包括协作交流痕迹、知识截止声明、讨好式语气、填充短语、过度对冲、泛泛的正面结尾等交流与填充问题。技能强调除了删除 AI 模式，还要为文字注入灵魂与个性，例如表达观点、变化节奏、承认复杂性、使用第一人称、允许适度混乱、具体描述感受。使用方式为：将需要处理的文本提供给该技能，它会识别问题模式、重写问题段落、保留核心意思、匹配原有语气，并输出重写后的文本及可选的修改摘要。适用于需要让中文文章摆脱 AI 腔、更像真人写作的场景。其参考来源为 Wikipedia “Signs of AI writing” 指南，并针对中文进行了本地化改编。收费、价格、平台支持等具体信息暂未提供。
面向健康科技与医疗器械公司的高级法规事务管理技能，用于制定法规策略、准备 FDA 510(k)、De Novo、PMA 申报材料、管理欧盟 MDR 技术文档、协调全球市场准入并跟踪法规变化。技能内含法规策略工作流、FDA 与 EU MDR 申报工作流、全球市场准入工作流、法规情报工作流、决策框架、申报跟踪脚本及参考文档，覆盖从产品分类、路径选择、证据策略到申报时间线与风险缓解的完整流程。
该技能用于追踪特定细分领域（niche）在 YouTube 上的热门话题与视频形式。它通过 Apify 平台上的 apidojo YouTube 抓取器，分析近期高播放量视频，提炼可复用的标题公式、内容形式与话题主题，帮助判断 YouTube 算法当前偏好的内容方向。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持传入 YouTube 链接、频道句柄、搜索关键词、国家与语言代码、上传时间、时长、特性、排序方式、最大返回数量等参数，并可自定义映射函数。工作流程包括搜索近期高表现视频、提取标题模式与话题、计算趋势动量评分、识别形式与结构模式，最终输出趋势简报。
button-states 是一个关于按钮与可交互元素状态设计的技能，来源于 dembrandt/dembrandt-skills。它强调每个可交互组件都应具备完整且视觉可区分的状态，包括静止、悬停、按下、聚焦、禁用和加载六种状态。该技能提供了一套方法论：状态颜色并非独立选取，而是从基础色出发，通过调整 HSL 亮度派生而来，从而保证整套色板的一致性与连贯性。内容涵盖状态颜色算法推导、次要/描边按钮的样式处理、聚焦环的可见性要求（WCAG 2.2）、禁用状态的低透明度与光标设置、加载状态防止重复提交、按下时的轻微缩放反馈，以及完整的按钮 CSS 参考和评审清单。适用于设计按钮、链接、输入框或任何可点击组件的场景。
Gestalt UI Organisation 是一套基于格式塔（Gestalt）心理学原理的界面布局技能，用于指导如何通过视觉结构传达控件之间的归属关系，让用户无需阅读标签或文档就能看出哪些命令、控件和元素属于同一组。该技能围绕接近性、相似性、共同区域、连接性、图形/背景、连续性六大原则展开，并给出工具栏、导航、表单、仪表盘等场景的布局建议，例如用间距而非分隔线分组、让点击结果出现在点击位置附近、用视觉差异区分主次与破坏性操作等。技能还提供审查清单和常见反模式对照表，适合在组件布局、导航设计、工具栏与表单编排时作为检查依据。
来自 dembrandt/dembrandt-skills 的设计技能，讲解如何用大小、颜色、字重和位置建立视觉强调与层级，适用于按钮组、CTA、卡片与仪表盘等需要突出主操作的界面，并给出检查清单与常见反模式。
Company GOAT 是一个只读命令行工具，用于对单个中小型创业公司做多源尽调：聚合 SEC Form D 融资、GitHub 工程信号、Hacker News 提及、Companies House、YC 目录、Wikidata 与域名信息，一条命令生成统一摘要。
Amazon Keyword Tracker 是 nexscope-ai/amazon-skills 中的技能，用于亚马逊关键词排名监控与搜索结果页（SERP）分析，支持实时排名跟踪、竞品变动提醒、搜索结果变化监测与关键词表现分析。
该技能用于通过 MCP 服务器操控 Word（.docx）文档，支持读取、创建、编辑和格式化，包括表格、脚注、批注、图片、页眉等元素。它面向需要处理 .docx 版式与文档结构（而不仅是纯文本）的场景，可生成或修改报告、备忘录与结构化交付物，应用标题、表格、图片与样式，审阅或提取文档结构，并在后续进行 PDF 转换前准备 Word 输出。技能强调跨客户端可移植性，可在 GitHub Copilot、Claude Code 与 Codex 中使用，并说明 Microsoft 365 Agents Toolkit 预览中虽有 Word MCP 服务器，但工具可用性取决于宿主；当 MCP 不可用时，改用 python-docx、Word 桌面或文档导出脚本等本地回退方案，并在交付前重新打开或渲染文档以验证格式、批注与分页。
iOS Liquid Glass 是面向 iOS 26+ 的 Liquid Glass 设计系统 API 参考，由 prisma-labs-dev/apple-skills 提供。它整理了玻璃效果、GlassEffect 修饰符、GlassEffectContainer、形变过渡以及相关系统行为，帮助开发者在 SwiftUI 中实现玻璃材质、导航界面（标签栏、工具栏、表单）和图标等。资料同时列出 Apple 提出的层级、和谐、一致性三项设计原则，并说明玻璃应仅用于导航/控制层，不应施加于内容表面。此外还涵盖玻璃变体（.regular、.clear、.identity）、着色与交互修饰符、自定义形状、SF Symbols 效果、触觉反馈 API 以及无障碍适配（降低透明度、增强对比度、减弱动态效果）等内容。
MiniStack 是一个免费、开源（MIT 许可）的本地 AWS 模拟器，可作为 LocalStack 的替代品。它在单一端口（默认 4566）上模拟 25 个以上 AWS 服务，包括 S3、SQS、DynamoDB、Lambda、SNS、IAM、STS、Kinesis、EventBridge、SecretsManager、SSM、CloudWatch、SES 等。使用无需账号、无需 API Key、无遥测，兼容 boto3、AWS CLI、Terraform、CDK 及各类 SDK。可通过 pip 安装（pip install ministack）、Docker Hub 镜像（docker run -p 4566:4566 nahuelnucera/ministack）或从源码用 Docker Compose 启动。支持环境变量配置端口（GATEWAY_PORT）和 S3 数据持久化（S3_PERSIST）。可执行健康检查 curl http://localhost:4566/_localstack/health。适用于本地开发、单元测试与 CI 集成。
review-request 是一个用于发起独立代码审查的技能，适用于已完成或部分提交的实现需要对照明确需求、既定任务范围进行独立审查的场景。它负责从实现状态到审查发现的完整路径：确定审查范围、收集最小必要的需求上下文、构建精确的审查目标边界、生成审查者简报、发起独立审查并产出结构化发现。该技能不修复发现的问题、不决定其处置方式、不运行完整验证门禁，也不完成分支。它强调按比例审查，低风险局部改动可跳过独立审查，多文件、高风险或需求密集的改动通常需要在验证门禁前使用。审查结果需给出需求/规格合规、范围合规、代码/工程质量、风险/领域关注四项独立判定，每项为 PASS、FINDINGS 或 UNASSESSED，并附严重程度、位置、问题、影响和可核查证据。
本技能介绍如何为 GrepAI 安装并配置 Ollama，作为本地嵌入（embedding）提供方，实现 100% 私密的代码搜索，代码不会离开本机。内容涵盖在 macOS、Linux、Windows 上安装 Ollama，下载推荐的 nomic-embed-text 等嵌入模型，验证安装与生成嵌入，配置 GrepAI 使用 Ollama，以及运行方式、资源占用、常见问题排查和最佳实践。适合需要本地、私有嵌入生成，或首次安装 Ollama、选择嵌入模型、排查连接问题的场景。
GrepAI Trace Graph 是 GrepAI 技能集中的一项功能，用于递归构建完整的调用图（call graph），展示函数之间的依赖关系。它通过 grepai trace graph 命令，从指定函数出发，逐层展开其调用的子函数，形成树状依赖结构。该技能适用于映射完整函数依赖、理解复杂代码流程、评估大型重构的影响范围以及可视化应用架构。支持通过 --depth 控制递归深度，通过 --mode 选择快速（正则）或精确（tree-sitter AST）提取模式，并可输出 JSON、紧凑 JSON 或 TOON 格式，便于后续处理与可视化。
这是一个面向机器学习工程师的技能模块，专注于机器学习模型的生产部署、推理服务基础设施、模型优化与实时推理系统。它帮助设计和实现可扩展的机器学习平台，涵盖模型量化与压缩、服务化接口、负载均衡、自动扩缩容、监控以及边缘设备部署，适用于需要将模型落地到生产环境、构建实时推理 API、批量预测系统或多模型服务平台等场景。
AgentOps 是为编码智能体（coding agents）设计的操作层。对外它提供四类能力：记录（捕获学习、发现与可复用上下文）、验证（在工作交付前进行计划与代码评审）、原语（单一技能、hooks 与 CLI 界面）以及流程（如 /research、/validate 和 rpi 等命名组合）。技术层面，AgentOps 充当上下文编译器：将原始会话信号转化为可复用知识、编译式预防措施与更好的下一步工作。其核心流程为 RPI：研究（Research）→ 计划（Plan）→ 实施（Implement）→ 验证（Validate），并通过知识飞轮（Knowledge Flywheel）形成闭环。
F1 Test Drive 是一个用于端到端验证产品工作流或 F1 测试框架变更的技能。它要求先评估 F1 是否适用：只有当实际代码差异涉及 F1 所覆盖的产品/运行时行为（如 issue 跟踪、认证、路由、runner/会话生命周期、活动渲染）或 F1 测试框架自身的功能性变更时才运行；纯文档、智能体指令、CI/发布工具、安装/构建/打包元数据等不适用。适用时按协议执行：初始化测试仓库、启动 F1 服务器并校验健康状态、创建测试 issue、启动并监控代理会话、验证活动负载与分页、可选验证 Slack 聊天会话路径，最后清理并撰写报告。该技能与具体测试框架无关，Claude 子代理、Codex、OpenCode 工作流均可引用。
响应式范式（Responsive Paradigms）是一套关于响应式布局设计的原则性方法，核心观点是：手机、平板与桌面并非同一套布局在宽度上的缩放，而是三种本质不同的交互场景。三种范式的输入方式、屏幕空间、观看距离与会话意图各不相同，因此每个断点都应当是独立的设计决策，而非机械适配。手机端以触控为主，点击目标不小于 44×44px，导航多用底部标签栏或抽屉，内容单列纵向滚动，无悬浮状态；平板是触控与键鼠混合的范式，可支持常驻侧边栏与主从（列表＋详情）双栏布局；桌面端使用鼠标悬浮、键盘快捷键与精确点击，界面可承载多列、密集信息、工具栏与上下文菜单。文档还提供了各版块的跨断点行为规范、移动优先的编写方式、超宽屏最大宽度保护、导航与页头的转换方式，以及一份可逐项核对的评审清单。
基于 ACE-Step 1.5 的 AI 音乐生成工具，通过 tools/music_gen.py 生成背景音乐、带唱词的人声曲目、翻唱、分轨提取、音频重绘与续写，适合视频配乐制作。
component-search 是一项面向 Zener PCB 项目的技能，用于查找并添加电子元件与可复用子电路。当设计电路板、模块或子系统时，若工作区中缺少所需元件或 stdlib 泛型未覆盖，可按优先级依次搜索：先用 registry:modules 查可复用子电路与组合模块，再用 registry:components 查元件封装，最后用 web:components 按制造料号（MPN）查询 Diode 网络元件数据库并导入。注册表搜索支持 MPN、厂商名、语义/功能查询和关键词匹配；网络搜索仅接受精确或部分 MPN。若搜索未产生可用元件，技能要求不得转为手工创建，而应报告失败原因、将手工创建作为选项并提供给用户明确确认。