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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Marketing Pipeline 是一个基于 TypeScript 的内容自动化系统，用于搭建从研究到视频生成的完整内容生产流水线。它可以从 TechCrunch、a16z、Twitter、LinkedIn 等来源抓取并分析实时数据，调用 Claude 3 与 OpenAI 生成多种格式的内容（Top 列表、POV、案例研究、How-to），支持英文与越南语双语输出并可自定义语气，还能借助 Remotion 自动将内容转换为视频和信息图。项目提供研究引擎、AI 内容生成器、多语言生成器、视频转换与平台优化等模块，并可通过 ContentPipeline 编排完整流程，支持定时任务、多主题批量生成与自定义提示词模板。安装需 Node >= 18.0.0、npm >= 9.0.0，通过 git clone 仓库并 npm install 后配置 .env 中的 API 密钥即可使用。
Sheets 是一款用 Go 编写的终端电子表格 TUI 工具，用于直接在终端中查看和编辑 CSV 文件。它提供 vim 风格导航、公式支持、可视选择、搜索、撤销/重做和命令模式，无需离开终端即可完成表格操作。支持通过 Go 安装或下载预编译二进制文件使用，还可通过命令行非交互式读写单元格与区域。
RevenueCat Charts 是 RevenueCat AI 工具包中的一个技能，用于查询和分析 RevenueCat 的图表、分析与 KPI 数据。它通过 get-chart-options-schema 发现图表可用选项，再用 get-chart-data 获取数据，并支持通过 rc CLI 的 charts 命令操作。适用于订阅类应用的收入、获客、转化、留存与重新激活等指标分析，强调使用脚本处理复杂计算、注意不完整周期、区分不同指标定义，并在解释指标变化前先检查配置与注释。
Blender Skill Harmonizer 是 Blender 技能栈的元层协调工具，用于将多个独立可用的 Blender 技能整合为一条连贯的流水线。它通过 Merge（合并）、Consistency（一致性）、Optimize（优化）、Store（存储）四步循环，处理技能之间的激活优先级、交接产物、依赖门禁与冲突解决。适用于多技能 Blender 编排、技能图审计，以及解决 text-to-blender、pro-workflow、reference-to-3d、wireframe、UV、fit、repair 等技能之间的重叠问题，定义事实来源优先级、产物契约，以及串行与并行执行计划。
Cost Compact Context 是一个用于成本分析查询的技能，封装了 @claude-flow/integration 中的 getTokenOptimizer().getCompactContext()，用于检索经过压缩的 ReasoningBank 上下文，并报告桥接层（bridge）给出的 tokensSaved 数值。该技能通过动态导入 agentic-flow 实现优雅降级：当该包未安装时，tokensSaved 为 0，技能会干净退出。由于目前没有 MCP 工具封装 getTokenOptimizer，该技能改为通过 Node 单行命令调用脚本。脚本会导入 @claude-flow/integration/token-optimizer，调用 getCompactContext(query)，并输出 markdown 摘要以及一行 JSON。报告内容包含检索到的记忆数、节省的 token 数（由桥接层报告）、agentic-flow 可用性以及缓存命中率，并附带“由桥接层报告、并非基于无 RAG 基线测量”的免责声明。
用于创建 reveal.js HTML 演示文稿的技能，无需构建步骤，直接在浏览器打开 HTML 即可。支持生成幻灯片结构、定制 CSS 主题与配色、检查内容溢出并截图审阅，适合制作专业演示文稿。
这是一个始终生效的 React / React Native 编码规范技能，核心是强制禁止在组件中直接使用 useEffect。它要求开发者改用派生状态、事件处理函数、数据请求库、useSyncExternalStore、key 重挂载等替代方案，仅在极少数需要与外部系统同步的场景下通过自定义 hook（如 useMountEffect）间接使用 useEffect。技能给出了 6 条规则、决策清单和常见失败模式，帮助减少因 effect 滥用导致的竞态、性能问题和循环渲染。
面向 SaaS 收入团队的 RevOps 技能，用三个 Python 脚本分析销售管道健康度、预测准确性与 GTM 效率指标，支持 text 与 json 两种输出格式。
OpenAPI（原 Swagger）2.0 规范技能，用于描述 REST API。该技能基于 OpenAPI Specification 2.0（生成于 2026-01-30），适用于编写、校验或解读 Swagger 2.0 规范，以及从规范生成客户端代码或文档。内容涵盖文档格式与结构、固定字段与模式化字段、Swagger 根对象、Info 与元数据、Tags 与外部文档、Reference 对象（$ref 与 JSON Pointer）、数据类型与格式、MIME 类型、HTTP 状态码、路径模板、Header/Headers/Items/Example 对象、Paths 与操作、参数与响应、Schema 与 Definitions、安全定义与安全需求、OAuth2 流程、规范编写最佳实践、供应商扩展（x- 前缀）、安全过滤以及 XML 对象等主题。
search-memory 是一个面向个人知识库的检索技能，基于 Nowledge Mem 在历史记忆与既往对话中查找过去的决策、流程与上下文。它支持 normal、deep 与渐进式图检索三种模式，并规定在检索到记忆结果后自动展示聚焦关系图。该技能通过宿主提供的 MCP 工具或 nmem 命令行执行，强调使用最小检索面、保持既有端点、所有者、智能体身份与空间范围，不跨空间或所有者推断结果。
Phaser 4 中处理曲线与路径的技能文档，涵盖样条线、贝塞尔曲线、直线、椭圆、路径跟随器及数学曲线类型，用于创建路径、取点、用 Graphics 绘制并让精灵沿路径自动移动。
面向 AI 编程代理的安全与合规技能套件，提供 OWASP Top-10 漏洞扫描、依赖 CVE 检测、GDPR/SOC 2/ISO 27001 合规审计、STRIDE 威胁建模、IAM 最小权限审计、密钥检测、事件响应手册与渗透测试报告等能力。包含 10 个专用命令与 5 个多步骤工作流，输出结构化结果，可通过克隆到 Claude Code skills 目录并加载 SKILL.md 使用，支持 CI/CD 与 pre-commit 集成。
market-ingest 是 ruflo 技能集中的市场数据摄取与归一化工具，用于将某个交易标的的原始行情数据转换为 OHLCV 向量，并通过 HNSW 索引存储，以便进行快速的形态搜索与相似度比较。它支持从 REST API、CSV 文件或手动输入获取数据，对开盘、最高、最低、收盘价做相对值归一化，对成交量做滚动均值/标准差的 Z-score 归一化，再把每根 K 线编码为 64 维填充向量，写入 market-data 命名空间并加入 HNSW 索引，最后汇总已摄取 K 线数量、日期范围、价格区间与平均成交量。该技能是运行形态检测或比较之前的第一步。
pohuy 是一个面向 AI 编程助手的俄语脏话风格技能，让助手以「修了二十年生产环境的老毛子工程师」口吻说话。技术内容保持不变，去掉客套废话，用惯用俄语脏话表达状态、评价和情绪。默认 full 级别，可通过 /pohuy lite|full|ultra 切换；lite 只在状态词上带脏话，ultra 密度最高并加入押韵词。技能附带词典、状态量表、领域本体和押韵词等参考文件，并规定代码、提交、PR、文档保持干净，脏话只出现在对话中；安全警告和不可逆操作确认时自动切换为严肃清晰表述。
「花叔脚本口语化审校」是一个用于视频脚本口语化审校的技能，帮助把视频脚本改得更适合实际录制，强化口语感，去掉书面语和AI味。当用户提到“口语化”“太书面了”“像说话一样”“脚本审校”时使用。它采用三遍审校流程：第一遍内容审校，检查事实准确、演示可行、逻辑清晰、步骤连贯、时长合理（150-180字/分钟）；第二遍口语化审校（核心），删除书面语、加入口语词、让脚本适合说出来；第三遍演示标注，标注切屏幕与特写位置、检查节奏和停顿、模拟实际录制流程。
Idiomatic Zener 是一套用于编写高质量 Zener HDL 代码的风格规则与惯用法，适用于所有模块、参考设计和板级文件（.zen）。其核心原则包括：禁止使用 if 条件来创建或移除元件，始终实例化每个元件并通过 dnp= 控制是否装配；对可选子电路采用 record 模式将取值与 DNP 状态配对；尽量减少元件数量，优先使用值切换而非重复元件，并利用 IC 内部上拉/下拉；配置项使用 @stdlib/units.zen 中的物理类型，仅暴露有意义的参数；计算逻辑放入带数据手册引用的命名函数，并用 e96()/e24() 对齐 E 系列；所有 Power io 通过模板声明电压范围；仅在能提供非显而易见含义时使用 help=；禁止使用 .NET 访问器，直接使用 Power/Ground io 作为引脚连接；命名遵循内部网络加 _ 前缀、元件名用大写功能前缀、差分对用 _P/_N 后缀等约定；不暴露实现细节类配置，只暴露集成者需要调整的配置。
prek 是一个用 Rust 重新实现的 pre-commit 替代工具，主要用途是在代码提交前或按需运行 Git 钩子，对源代码和仓库文件执行检查、格式化、校验类任务。它兼容 pre-commit 的钩子生态，可以安装 pre-commit、pre-push、commit-msg 等 Git 钩子钩子程序，并能为受支持语言管理钩子运行时与工具链。prek 还提供配置校验、更新固定的钩子版本、查看已配置钩子等能力。新配置推荐使用 prek.toml，同时支持已有的 .pre-commit-config.yaml。常见安装方式包括 uv tool install prek、brew install prek、mise use prek、cargo binstall prek、cargo install --locked prek。它内置了一批 Rust 原生钩子，可离线、零配置使用，并针对部分 pre-commit-hooks 提供自动快速路径。
该技能围绕市场数据基础设施的设计与管理展开，覆盖实时与延迟行情、Level 1/2/3 深度、合并行情（SIP）与直连交易所行情、供应商选型、许可与授权、分发架构、历史数据以及数据质量等主题。内容以概念说明为主，包含数据类型、数据层级、供应商对比、许可模式、分发架构、历史数据、质量监控等章节，并附有若干常见陷阱与交叉引用。适合需要规划或评估市场数据栈的金融技术、交易运营与合规相关场景参考。
这是一个用于诊断虚构世界观问题的技能，帮助识别设定中缺失或不可信的部分，并给出具体改进建议。它针对背景板式世界、技术或魔法未改变社会、机构缺乏历史感、经济逻辑不通、信仰体系浅薄、文化缺乏深度、非人类种族扁平、语言缺乏质感等八类问题，提供相应的诊断状态与干预方向。核心原则是：世界之所以失败，往往是因为它看起来像被设计出来的，而不是演化出来的。该技能还包含“后果级联”分析框架，用于追踪某个推测性元素的一级、二级、三级影响，并列出常见反模式及其修复思路。适用于设定单薄、需要深化世界逻辑的创作场景，不适用于角色弧光、情节结构或从零构建世界等任务。
Vector Hyperbolic 是一个用于嵌入层级数据的技能，基于 ruvector 将数据投影到庞加莱球（Poincare ball）模型。它适用于具有内在层级结构的数据，例如依赖树、模块结构、分类法、组织架构图和本体。相比欧几里得嵌入，双曲空间能用更少的维度捕捉层级距离。该技能的核心流程是：先确保 ruvector@0.2.25 可用，再用 npx ruvector@0.2.25 embed text 生成基础 ONNX 嵌入，然后在用户自己的代码中把 384 维向量投影到单位球内，并持久化投影坐标。需要注意的是，ruvector@0.2.25 没有一等公民的庞加莱球 CLI 标志，双曲投影应作为标准 ONNX 嵌入的后处理步骤；如需双曲搜索索引，可将投影坐标存入 AgentDB 并在自己的检索代码中计算测地距离。
Apple Calendar 是一个面向 macOS 的 Calendar.app 集成技能，通过 AppleScript 脚本实现日历事件的增删改查、搜索与多日历支持。它提供一组命令行脚本，可用于列出日历、列出事件、读取事件详情、创建、更新、删除和搜索事件，支持定时与全天事件，并可通过 RRULE 设置重复规则。适合需要在自动化流程或命令行环境中操作 macOS 日历的场景。该集成仅限 macOS，只读日历（如生日、节假日）不可修改，日历名称区分大小写，删除重复事件会移除整个系列。
Device Interaction 是一个用于在真机或模拟器上验证 iOS 应用行为的子智能体技能。它通过截图、UI 层级（hierarchy）和触摸交互来判断应用是否按预期工作，适用于实现影响 UI 的功能后需要设备验证的场景。该技能由主智能体通过 Agent 工具以 general-purpose 子智能体方式调用，会话流程为：启动会话（DeviceInteractionStartSession）→ 安装并运行（DeviceInteractionInstallAndRun，包含构建）→ 事件合成与观测（DeviceEventSynthesize，可重复）→ 结束会话（DeviceInteractionEndSession）。交互命令支持点击、双击、滑动、硬件按键、键盘输入、等待和屏幕方向设置等，并优先使用层级文件中的元素中心坐标进行触摸操作。
mise-tasks 是一个用于编排多步骤项目工作流的技能，基于 mise 的 [tasks] 配置段实现任务依赖管理、参数处理与文件追踪。它适用于在 .mise.toml 中定义构建、测试、迁移等自动化流程，支持 depends、depends_post、wait_for 等依赖类型，以及 sources/outputs 缓存、别名、命名空间、并行执行等能力。该技能还强调为任务编写丰富描述以便 AI 代理发现，并可与 mise-configuration 技能配合管理环境变量。
SQL Database Assistant 是一个面向数据库日常运维与开发场景的技能，定位为数据库设计的“操作性伙伴”。它侧重于在已有架构基础上处理日常任务：将自然语言需求翻译为 SQL 查询、探索线上数据库结构、优化查询性能、生成迁移脚本，并桥接应用代码与数据库引擎之间的差异。支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite 和 SQL Server，能够内省线上数据库的模式信息。提供查询优化分析，包括 EXPLAIN 计划解读、索引建议、N+1 检测和查询重写。迁移生成支持 up/down 脚本、零停机策略和回滚方案。同时覆盖 Prisma、Drizzle、TypeORM、SQLAlchemy 等 ORM 的使用模式与逃生舱。该技能与 database-designer、database-schema-designer、migration-architect 等技能存在交叉引用关系，分别负责架构设计、ERD 建模和复杂迁移编排。具体收费、价格等信息暂未提供。