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 10-21 00:11
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security-scan 是 Ruflo（ruvnet/ruflo）提供的代码库安全扫描技能，用于对代码库运行完整的安全扫描。它适合在审查 PR 的安全回归、审计认证与输入处理代码等场景使用。用户可通过 CLI 以指定深度运行扫描，例如使用 npx @claude-flow/cli@latest security scan --depth DEPTH --output json 执行扫描并输出 JSON，或使用 security cve --list 列出已知 CVE，使用 security threats --model stride --export md 进行威胁建模并导出 Markdown。扫描深度分为三档：quick 检查依赖与已知 CVE；standard 在此基础上增加输入验证、路径穿越与密钥检查；deep 再增加威胁建模、注入向量与认证流程分析。扫描结果可通过 MCP 工具存储到 security-findings 命名空间，并可通过 hooks_post-task 训练模式。
Memory 是 orchestkit 中负责知识图谱读取与访问操作的技能，提供搜索、加载、历史、可视化与状态检查等子命令。它用于检索过往决策与模式、在会话开始时加载上下文、查看决策时间线，以及将知识图谱渲染为 Mermaid 图。该技能采用分层读取策略：优先加载文件系统记忆索引，其次读取会话交接状态，最后才按需通过 MCP 搜索节点，以避免将完整知识图谱塞入上下文。它还包含一个定时任务，每晚扫描记忆实体并生成陈旧度报告。
面向健康科技与医疗器械企业的高级质量经理（QMR，管理代表）技能，依据 ISO 13485 第 5.5.2 条提供质量体系治理、管理评审领导与法规合规监督。资料涵盖 QMR 职责与问责矩阵、权限边界、管理评审流程（含输入输出模板与所需参会人员）、质量 KPI 管理体系（指标、目标、计算公式、评审频率、绩效响应矩阵）、质量目标设定与季度评审流程、质量文化评估流程与改进行动、多司法辖区合规矩阵（EU MDR 2017/745、美国 21 CFR 820（QMSR）、ISO 13485、德国 MPG/MPDG）、合规监控流程、监管机构接口与检查准备清单、上报决策树、质量投资优先级与资源分配矩阵，以及配套脚本 management_review_tracker.py 与参考文档。具体收费标准、价格、上线时间等资料暂未提供。
这是一个用于跨平台追踪品牌舆情（情感倾向）的技能，可同时监测 Twitter、Reddit 与 TikTok 上关于某品牌的讨论，并汇总为一个统一的品牌健康度评分。该技能基于 apidojo 在 Apify 平台上的抓取器实现，需要设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。运行流程包括：并行运行三个平台的抓取器、按平台进行情感分类、计算跨平台品牌健康度评分、识别主要正面与负面主题及预警、输出统一报告。评分范围为 0-100，对应危机、令人担忧、中性、积极、强劲五档，并按 Twitter 0.35、Reddit 0.40、TikTok 0.25 的平台权重加权计算。技能还提供了处理品牌名称为常见词、单一平台量级占优、情感快速转变、某平台无结果等边界情况的方法，以及输出格式与故障排查建议。
code-slop 是一个用于检测 AI 生成代码模式（即“slop”）的审查技能，主要面向 PHP/Laravel 与 TypeScript/React 源码。它从“品味”层面而非量化指标出发，包含 6 大类共 24 条规则，覆盖注释叙述、通用命名、过度工程、防御性代码过量、测试 slop 以及风格指纹。该技能用于在代码合并前发现那些能通过常规 CI 检查、但读起来像教程博客而非人类编写的代码，帮助团队评估代码可读性与可维护性。
Dispatch 是一个用于把任务委派给后台 AI 工作代理（worker agent）的技能。它把工作规划为清单式计划，然后派发 worker 在后台执行，并跟踪进度。当用户说“dispatch”时触发，用于将工作委派给后台代理。它本身不直接执行任务，而是负责读取配置、选择模型、生成计划文件、启动 worker 并汇报进度。
该技能用于修复 Claude Code 导出的 .txt 对话文件中被硬换行破坏的排版，重建表格、段落、路径和工具调用等内容。它通过 Python 脚本以状态机加下一行前瞻的方式处理 10 类内容，包括用户提示、Claude 回复、表格边框、工具调用与结果、计划文本、代理树等，并在拼接边界插入中英文混排空格（盘古之白）。脚本不修改原始文件，会校验标记数量并检测异常超长行，使用严格 UTF-8 编码。配套提供验证脚本，逐项输出 PASS/FAIL 及证据，全部通过后方可交付。依赖 Python 3.10+，通过 uv run 运行，仅使用标准库，无外部依赖。
dembrandt 是一个 UX 流程编排器（UX Pipeline Orchestrator），用于把涉及多个关注点的 UI/UX 任务按顺序路由经过六个阶段：品牌基础、设计令牌与尺度、布局与结构、组件与交互、UX 打磨、无障碍与技术要求。它按需加载各阶段的子技能，只加载任务实际需要的内容。该技能适用于多关注点任务，例如设计评审、界面审计、构建 UI；单一关注点任务建议直接使用对应子技能。概念由 @VictorGjn 提出。
该技能用于在 Blender、Unity 3D、Unreal Engine、Cinema 4D、VR/AR 应用或任何三维动画工作中，将迪士尼十二动画原则应用到 3D 软件、VR/AR 与空间计算环境。它提供各原则在 3D 中的实现对照表，例如挤压拉伸用晶格变形器与混合形状、预备动作用 IK/FK 蓄力与镜头预动、跟随与重叠用骨骼链与物理模拟、缓入缓出用 F 曲线编辑、弧线用 IK 手柄与运动路径、次要动作用布料与粒子系统、时间用帧率控制（VR 需 90fps）等，并给出 Blender 驱动与布料修改器、Unity 弹簧跟随脚本等软件技巧，以及 VR/AR 在帧率、运动、舒适度、尺度与交互方面的注意事项和性能建议。
分析 API 网关访问日志的技能，用于解析 AWS API Gateway、Kong、Nginx 等网关产生的访问日志，识别 BOLA/IDOR 攻击、速率限制绕过、凭证扫描以及注入攻击尝试。该技能面向安全事件调查、检测规则构建、威胁狩猎查询编写及 SOC 分析流程等场景，要求具备安全运营概念与工具基础、Python 3.8+ 及相应依赖，并在测试或实验环境中执行，且需获得适当授权。
用于配置与操作 Neo4j Kafka 连接器（Sink 与 Source）及原生 Neo4j CDC API 的技能，涵盖 Cypher/Pattern/CUD/CDC 策略、Confluent Cloud 托管连接器、Schema Registry、恰好一次语义与死信队列等主题，明确不适用的场景为 Cypher 查询编写、批量导入与 GDS 算法。
Phaser 4 游戏对象组件（Game Object Components）参考技能，讲解 Phaser 4 中通过 mixin 系统为所有游戏对象提供共享行为的组件集合，包括 Alpha、BlendMode、Depth、Flip、GetBounds、Lighting、Mask、Origin、ScrollFactor、Size、Texture、TextureCrop、Tint、Transform、Visible、PathFollower、RenderNodes、RenderSteps、Filters、FilterList 等。技能说明组件在类创建时混入而非按实例混入，多数 setter 返回 this 支持链式调用，并给出各组件的方法与属性参考、工厂注册与显示列表用法。适用于使用 Phaser 4 开发游戏、需要查阅游戏对象通用能力或自定义游戏对象的开发者。
swarm-init 是 ruflo 项目提供的一个技能，用于初始化带防漂移配置的多智能体集群，适用于需要 3 个及以上智能体协同完成的复杂多文件任务（如功能开发等）。它支持通过 MCP 或 CLI 两种方式创建层级式集群，并可配置拓扑结构、最大智能体数量与协作策略。初始化后，可在同一条消息中通过 Claude Code 的 Task 工具并行启动具名智能体，并借助 EnterWorktree 实现 git 安全的并行工作，使用 SendMessage 进行智能体间协调。对于 10 个以上智能体的较大团队，还支持 hierarchical-mesh 拓扑。
Magpie 是 AMD 提供的 LLM 推理基准测试与 GPU 内核优化工具，通过技能形式集成到智能体工作流中。它围绕三类相互关联的任务展开：对推理负载进行基准测试并采集吞吐量、延迟与 trace；分析或比较 GPU 内核的正确性与性能；以及从基准测试瓶颈出发，驱动“定位源码—生成候选内核—端到端验证”的优化闭环。该技能支持 analyze、compare、benchmark 三种工作流，公开 CLI 支持 vllm、sglang、atom 三种推理框架，内核类型支持 hip、cuda、pytorch、triton。可通过 YAML 配置实现可复现的多步骤任务，也可用内联 CLI 参数做小型探索性运行。安装技能本身不会安装 Magpie 应用，需在目标 Python 3.10+ 环境中另行安装并验证。
这是一个用于在 Twitter/X 上监测和汇总品牌提及的技能。它基于 Apify 上的 apidojo Tweet 与 Search 抓取器，按日期范围收集所有公开的、提及某个品牌、产品或关键词的推文，并按情感（正面/负面/中性）分组，突出最重要的投诉与赞扬，并提供互动总量统计。触发条件是用户提出追踪某品牌提及的需求。使用时需要设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。技能提供一组输入参数用于筛选（搜索词、排序、语言、最大数量、仅认证用户、互动门槛、地理位置、日期范围等），并按五步工作流执行：明确品牌词与日期范围、运行 tweet-scraper、获取并合并数据集、对推文文本做情感分类、输出结构化报告。最终报告包含情感汇总表、负面提及 Top 列表、正面提及 Top 列表、按时间分布的提及量、负面与正面关键主题等。适用于品牌监测、舆情分析、竞品追踪、活动效果跟踪等场景；需要注意免费层 Twitter 搜索 API 约有 7-10 天回溯限制、流行品牌结果过多需提高互动门槛筛选、讽刺类推文关键词匹配容易误判需人工复核。
Framer Motion 手势动画技能，用于实现拖拽、平移、点按、悬停、聚焦和触摸等手势驱动的交互动画。适用于在 Framer Motion 中构建拖拽、交互元素或基于手势的 UI 时使用。技能内容涵盖 drag、dragConstraints、dragMomentum、dragElastic、dragTransition、whileDrag、onDrag、onDragStart、onDragEnd 等拖拽属性与回调，基于 ref 的约束容器，平移（pan）与拖拽的区别，whileTap、whileHover、whileFocus 以及 onHoverStart/onHoverEnd 等交互状态动画，并给出带弹簧物理的拖拽、拖拽控制与约束、滑动检测、手势状态信息（point、velocity、offset）的代码示例，以及最佳实践与注意事项。
该技能记录了AI伙伴Vega在长期深度合作中总结出的相处模式与经验，供Ember在帮助人类构建事物时参考。内容包括建立信任、跟上节奏、适时反驳、不居功以及长期陪伴等主题，强调用真诚而非完美的方式在短时间内与人类建立连接。
babysit 是一个用于 Claude Code 的技能，用于持续照看一个已打开的 PR：修复失败的 CI、处理直截了当的评审意见，并推动 PR 进入可合并状态。它是 Cursor 内置 /babysit 的 Claude Code 对应实现，基于 gh CLI 循环执行，并使用 Claude Code 的 loop 技能控制节奏。适用于用户明确希望保持某个 PR 绿色、且不在 poteto-mode 运行中的场景。
用于通过 Neo4j Connector for Apache Spark 6.0 或 5.x 在 Apache Spark / Databricks 与 Neo4j 之间读写数据。涵盖版本矩阵、安装配置、读写的 SaveMode 与选项、Delta Lake 入图管道及性能调优，并给出常见错误与检查清单。
该技能用于对 NVIDIA DeepStream 视频分析流水线进行性能剖析与配置推导。它通过 Nsight Systems 命令行工具（nsys profile / nsys stats）测量流水线，先做推理微基准找出推理平台的批大小，再结合 nvidia-smi 推导硬件上限，据此一次性推导出 streammux、nvinfer、解码器、跟踪器、队列等各项配置，最后对端到端流水线做剖析并输出各插件的 NVTX 耗时报告。适用于用户提出构建高效、快速、可优化流水线，或要求基准测试、性能剖析、调优、评估 GPU 可承载流数等场景。仅支持终端操作，不依赖图形界面。
Open Agent SDK（@shipany/open-agent-sdk）是一个完全开源、进程内的 TypeScript/Node.js AI 智能体框架，可作为 @anthropic-ai/claude-agent-sdk 的开源替代方案。它直接在进程内运行完整的 Claude Code 智能体引擎，无需本地 CLI 子进程，因此适用于云服务器、无服务器函数、Docker 容器和 CI/CD 流水线。它与官方 SDK 的 API 兼容，提供 query() 流式接口和 createAgent() 可复用智能体接口，支持工具白名单、权限模式、MCP 服务器、子智能体、生命周期钩子、会话恢复等能力。安装方式为 npm install @shipany/open-agent-sdk，需要 Node.js 18+，通过 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量或第三方提供商（如 OpenRouter）进行认证配置。
Horizon Track 是一个用于跨多个会话、数天甚至数周追踪长期目标的技能。它通过里程碑检查点、进度持久化和漂移检测，帮助用户管理超出单次会话容量的大型目标，例如多周功能开发、研究计划或迁移项目。该技能使用内存命名空间存储目标定义、会话摘要和阶段性学习成果，并在每次会话开始和结束时进行状态回顾与更新。
NestJS Testing Expert 是一个面向 NestJS 的 Vitest 测试技能，覆盖单元、集成与端到端测试，帮助编写模块测试、Provider 模拟、Service/Controller 规格与 Supertest 接口测试。
web-to-markdown 是一个将网页转换为干净 Markdown 的技能，通过驱动本地已安装的浏览器（借助 web2md）实现。它适用于处理 JS 渲染的页面（Puppeteer 调用用户 Chrome），对 Chromium 系浏览器（Chrome/Chromium/Brave/Edge）支持最佳，使用 puppeteer-core。该技能会提取页面主体内容（Readability），再转换为 Markdown（Turndown），并清理链接、可选添加 YAML frontmatter。它有一个硬性触发门槛：只有当用户明确写出类似“use the skill web-to-markdown ...”的短语时才可使用，否则应停止并请用户重新发起请求。输入需要收集 URL（或 URL 列表）以及输出偏好（打印到 stdout、保存到文件或保存到目录自动命名）。对于复杂页面，还提供多种渲染控制选项，如指定 Chrome 路径、交互模式、等待条件、等待选择器、等待毫秒数、有头调试、禁用沙箱、指定用户数据目录等。