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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该技能用于分析竞争对手的 YouTube 频道策略与内容表现，基于 apidojo 的 YouTube scraper（Apify Actor）抓取数据。触发场景为用户要求分析竞争对手频道时。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持传入频道 URL、频道 handle、关键词、趋势视频等参数，并可设置国家、语言、上传日期、时长、特性、排序和最大返回数量等过滤条件。工作流包括定义参数、运行 youtube-scraper、过滤分类、按质量与相关性评分、输出结果。分类标准为：GROWING（观看率 > 20%）、HEALTHY（10-20%）、PLATEAU（5-10%）、DECLINING（< 5%）；评分公式为 avg_views/subscriber_count * 100。输出为表格形式，含分类与评分及摘要。
该技能通过 apidojo 的 Instagram 等平台爬虫，跨平台发现潜在品牌大使，并按粉丝量、互动质量与相关性分类评分，用于红人或达人筛选。
Framer Motion 官方滚动动画技能，用于实现 useScroll、useTransform、滚动触发动画与视差效果，适合构建滚动驱动的页面动效与进度指示。
Stream Docs 是 getstream/agent-skills 提供的一项技能，用于检索 Stream 平台及 SDK 的实时文档，覆盖 Chat、Video、Feeds 和 Moderation 等产品线。它可以帮助开发者查询 Stream 在 React、iOS、Android、Node、Flutter、Unity、Angular 等平台上的 hook、组件及相关用法。该技能推荐通过 getstream docs 命令访问文档，并配合 stream 技能获取 CLI 使用指引；在命令替换中不应添加 2>&1 重定向 stderr，因为所需路径位于 stdout。回答时应为每个引用的页面标注其“For the most recent version of this documentation”行中的 URL。仅当 CLI 无法安装时，才回退到抓取 https://getstream.io/docs/llms.txt 并跟随其中的链接，同时引用所用页面的 URL。
该技能用于在 FlowStudio MCP 缓存存储中大规模治理 Power Automate 流与 Power Apps，无需 Dataverse、CoE Starter Kit 或 Power Automate 门户。它通过 store_* 工具族读取和写入治理元数据，支持按业务影响分类、检测孤立资源、审计连接器、管理通知规则、批量打标签、处理制作者离职、安全审查、环境治理以及生成租户级治理仪表盘。写入操作仅修改 FlowStudio 缓存中的治理字段（如 ownerTeam、supportEmail、businessImpact、monitor 等），不会改动 Power Automate 中的实际流。使用前需 Pro+ 订阅，否则 store_* 调用会返回 403/404 错误。
Inngest CLI 用于本地开发和自托管生产运行 Inngest，内含开源 Dev Server，提供本地浏览器 UI、应用自动发现、事件发送与函数测试能力。技能主要面向 TypeScript，也可用于 Docker、Docker Compose、MCP 及自托管服务器操作。
该技能用于解决多域名公司的品牌搜索优化问题：当公司同时拥有企业主站（如 company.com）和产品站（如 product.ai / product.io）时，确保品牌词查询优先展示企业主站，产品站则专注产品关键词、不参与品牌位竞争，从而避免关键词自相残杀和实体混淆。技能采用 Hub-Spoke（枢纽-辐条）模型：Hub 为 company.com，承担品牌第一位的职责，包含 About、Research、生态、产品矩阵，面向投资者、合作伙伴、媒体和开发者；Spoke 为产品域，聚焦产品功能、用例、定价，面向产品用户与潜在客户，并通过“by [Company]”、页脚“© [Company]”和回链指向主站。技能提供 Hub 与 Spoke 的 On-Page 优化清单、Organization 与 subOrganization 结构化数据示例、内链方案、自相残杀检查，以及实体与知识面板的一致性建议。
why 是一个用于调查代码背后动机与意图的技能，回答“为什么 X 是这样工作的”“为什么我们选择了 Y”这类设计理由、回归、事后复盘或数据支撑阈值的问题。它通过建立代码锚点（文件路径、行号、关键符号、最近提交、PR 编号、关联工单），发现环境中可用的 MCP，并按证据类别（源代码控制、工单系统、长文档、团队聊天、基础设施可观测性、错误追踪、产品分析仓库）并行派出调查员，最后综合成一份区分“已知事实”与“合理推断”的结论。
skill-file-security 是一个 CLI 工具，向项目中安装 29 个经过实战检验的安全指令文件，教会 AI 编程助手在 IDE 内识别并修复漏洞，覆盖 OWASP Top 10、CWE Top 25、ASVS Level 3 等标准。它将安全知识文件写入 .skills/security/ 目录，自动配置 Claude、Cursor、Copilot、Windsurf、Cline 等主流 AI 编程助手，生成 memory-security.md 跟踪安全评分，并增强 .gitignore。工具提供 /security-scan、/security-audit、/security-fix、/security-status、/security-history、/security-incident 六个斜杠命令。安装方式包括交互式 npx @netxeo/security-skill、静默模式及作为开发依赖安装。该工具专注于理解业务逻辑与上下文的语义安全分析，可与 ESLint、SonarQube、Snyk、OWASP ZAP 等工具互补。
Zen AI Pentest Framework 是一个面向生产环境的 AI 驱动自主渗透测试框架，通过智能多代理系统编排 72+ 真实安全工具。其代理采用 ReAct 模式（推理→行动→观察→反思），在 Docker 沙箱中执行 Nmap、Nuclei、SQLMap、FFuF 等真实工具而非模拟。框架提供四级安全控制、带误报削减与 CVSS/EPSS 评分的风险引擎、FastAPI 后端与 WebSocket 实时更新、PostgreSQL 持久化和 Redis 缓存、JWT 认证与 RBAC、支持合规映射的专业 PDF/HTML 报告，以及 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 等 CI/CD 集成。支持 Docker Compose 快速启动和手动安装，提供 REST API、Python SDK、CLI 与自定义工具集成方式，可用于信息收集、漏洞评估、合规报告等场景。使用前须确保仅扫描自有或获得书面授权的系统。
Appwrite Swift SDK 技能，用于在 iOS、macOS、watchOS、tvOS 原生应用或服务端 Swift 项目（如 Vapor、Hummingbird）中接入 Appwrite，覆盖客户端认证、用户管理、数据库、文件存储、团队、实时订阅、无服务器函数与 SSR 认证等用法。
该技能用于通过 Circle 的 x402 兼容付费服务市场调用付费 HTTP 接口。它让智能体按关键词搜索市场、检查候选端点的价格与请求结构，并使用 USDC 按次结算后获取响应。适用于需要实时行情、社交媒体数据、预测市场赔率、学术论文等付费数据，或调用其他按次收费服务的场景。使用前需已初始化智能体钱包；余额为零或未登录时需先完成钱包设置与充值。
DevOps IaC Engineer 是一个面向 DevOps 团队的技能，用于按照基础设施即代码（IaC）原则设计、实现和维护云基础设施。其资料指出可在构建云架构、部署容器化应用、搭建 CI/CD 流水线，以及实施可观测性与安全实践时使用。该技能内部按主题组织导航，涵盖 Terraform 与 IaC、Kubernetes 与容器、云平台（AWS、Azure、GCP）、CI/CD 流水线与 GitOps、可观测性、安全（DevSecOps）以及可复用模板与工具。整体上它提供的是一套结构化流程与最佳实践框架，包含需求理解、架构设计、IaC 工具选择、基础设施实现、可观测性搭建、CI/CD 实施、测试验证、部署与监控等阶段，并给出工具选型决策框架、常见挑战与解决方案，以及与开发、安全、SRE、财务团队的协作建议。
encore-testing 是 Encore.ts 应用的自动化测试技能，指导使用 encore test 命令配合 Vitest 或 Jest 编写和运行测试。内容涵盖 Vitest 安装与配置、直接以函数方式调用 API 端点、隔离的每测试数据库、服务间调用、错误处理、认证端点、Pub/Sub、Cron 任务以及外部服务 Mock 等场景，并给出 VS Code 集成与并行度设置建议。
Social Media Content Repurposer 是一个内容跨平台改写技能，用于把博客、文章、播客、案例研究等原始内容转换为适配不同社交平台的版本。它支持生成 Twitter/X 长线程、LinkedIn 帖子、Instagram 配文、Facebook 帖子以及 TikTok 脚本，并针对各平台的格式、语气和最佳实践进行优化，同时提供话题标签建议、视觉内容概念和发布策略建议。
React Refactor 是一份面向 React 应用的架构重构指南，隶属于 pproenca/dot-skills 技能集合。它围绕组件架构、状态架构、Hook 模式、组件拆分、耦合与内聚、数据与副作用以及重构安全性七个方向，整理了 40 条规则，并按影响程度从关键到增量进行优先级排序。该指南用于在重构既有 React 代码库或规划大规模结构调整时提供参考，也适用于审查 PR 中的架构问题与代码异味、将超大组件拆分为职责单一的单元、从组件逻辑中提取可复用 Hook、提升 React 代码可测试性以及降低功能模块之间的耦合。其内容强调若干关键模式，例如用复合组件替代 props 膨胀、将状态与使用它的组件就近放置、用状态机处理复杂 UI 流程、将容器逻辑与展示型组件分离；同时列出常见反模式，例如仅由一个组件读取的状态却提升到 App、对快速变化的值使用 context、把拉取、转换与缓存混在单一 Hook 中、以及测试实现细节而非行为。适合需要系统性改进 React 代码结构与可维护性的开发者参考。
该技能专注于文件上传与云存储处理，覆盖 S3、Cloudflare R2、预签名 URL、分片上传和图片优化，并强调大文件不阻塞的处理方式。其角色定位为文件上传专家，注重安全与性能，不信任文件扩展名，主张大文件需特殊处理，优先使用预签名 URL 而非服务器代理。技能列出了多项原则与安全要点，包括不信任客户端文件类型声明、使用预签名 URL 直传、流式处理大文件、上传时校验后再优化；并针对信任客户端文件类型、无上传大小限制、用户可控文件名导致路径穿越、预签名 URL 共享或缓存不当等风险给出严重级别、症状、原因与修复建议，附带代码示例。
GEO 可引用性评分与优化技能（geo-citability）用于分析网页内容，评估 AI 系统（如 ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini）引用或摘录该内容的可能性，并给出优化建议。它基于一套 0-100 分的可引用性评分标准，从答案块质量、段落自足性、结构可读性、统计密度、独特性与原创数据五个维度打分，权重分别为 30%、25%、20%、15%、10%。分析流程包括抓取解析页面、按标题切分内容块、逐块评分、计算页面总分，并针对得分低于 60 的内容块生成改写建议。最终输出 GEO-CITABILITY-SCORE.md 文件，包含总分、各维度得分汇总、最强与最弱内容块、快速改版建议和逐节得分表。该技能适用于希望提升内容在 AI 生成回答中被引用概率的内容创作者、SEO 从业者和营销人员。
Postmark 是一个面向开发者的交易型邮件（Transactional Email）平台，拥有 15 年以上的邮件送达率（Deliverability）经验。本技能集用于指导 AI 智能体高效使用 Postmark API，并按具体任务路由到对应的子技能。子技能涵盖：发送邮件（单封、批量、群发或使用模板）、通过 Webhook 处理入站邮件、管理服务端 Handlebars 模板与布局、设置出站事件 Webhook（投递、退信、打开、点击、垃圾投诉、订阅变更等），以及邮件送达率、合规与最佳实践。资料中明确区分了出站 Webhook 与入站 Webhook 两套不同系统，并给出各子技能的适用场景与快速路由指引。认证方面，Postmark 使用两种 API Token：Server Token（用于发送邮件、模板、退信、Webhook、消息流）和 Account Token（用于管理服务器、域名、发件人签名），分别通过 X-Postmark-Server-Token 和 X-Postmark-Account-Token 请求头发送。邮件按意图分为事务性（outbound）和广播（broadcast）两条消息流，不应混用。
在安装前对 AI 智能体技能进行安全审计与漏洞扫描的工具。适用于：(1) 评估来自不可信来源的技能，(2) 审计……
用于处理 Word 文档（.docx）的创建、编辑与分析，并提供高保真的视觉审查能力。适合专业报告、法律文档以及带修订痕迹的审阅场景。该技能强调“渲染与审查”循环：先用 python-docx 编辑结构样式或通过 Document 库修改 XML，再借助 soffice 和 pdftoppm 将文档转换为 PDF/PNG，检查文字截断、元素重叠或边距错位等问题，修正后重复循环直至视觉上无缺陷。
这是一套面向 Expo React Native JavaScript 应用的开发最佳实践指南，重点覆盖代码风格与结构、命名规范、JavaScript 用法、性能优化、UI 与样式以及部署与路由等方面。它强调编写清晰可读的代码、优先使用带 hooks 的函数式组件、按功能组织目录、遵循统一的命名约定，并通过 React.memo、FlatList 优化等手段提升渲染性能。同时建议使用 StyleSheet.create 或 Styled Components 管理样式、保证响应式设计，并借助 Expo 的 EAS Build、OTA 更新和 Expo Router 实现部署与文件式路由。
Chat Motion Overlay 是一个将聊天内容转换为可配置动态叠加视频片段的工具。它支持从聊天记录文本或截图中提取消息，生成气泡场景、应用风格聊天容器以及可选的设备边框等效果。用户可通过配置选择容器样式（无、微信、Telegram、Messenger）、头像模式（预设、上传、混合）、设备边框（无、iPhone 灵动岛）、昵称显示方式（隐藏、仅首条消息、始终显示）以及交付格式（MOV、WebM、Remotion 工程、Hyperframe 工程、JSON 数据、预览）。工具提供脚本将聊天记录和配置转换为 Remotion 可直接渲染的 JSON 规格，并准备可渲染的工程包。输出支持透明背景，便于导入剪映、PR、FCP 等编辑软件进行叠加。
Session Persistence 是 ruflo 提供的一项会话持久化能力，用于跨对话保存和恢复完整的智能体会话。它通过状态快照的方式，让用户可以在需要暂停工作时保存当前上下文，之后随时恢复继续，或在长时间运行的任务中设置检查点。该技能提供保存会话、列出会话、恢复会话、查看会话信息以及删除旧会话等操作，并配有会话开始、会话结束和会话恢复三类钩子，可自动恢复上下文或自动保存状态并导出指标。持久化的内容包括智能体状态与配置、记忆条目与模式、学习轨迹与指标、任务进度与待办事项。