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 10-22 00:14
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generate-synthetic-data 是一个用于为 LLM 流水线评估生成多样化合成测试输入的方法型技能，基于维度与元组（dimension-based tuple generation）的方式构建测试用例。它适用于在启动评估数据集、真实用户数据不足或需要覆盖失败空间时使用。核心流程包括：先识别流水线可能失败的环节，定义针对预期失败的维度；与用户共同起草约 20 个元组并迭代确认；再用 LLM 批量生成更多元组；随后将每个元组转换为自然语言查询；过滤低质量结果；最后将查询跑通完整流水线并捕获完整轨迹，目标约 100 条高质量多样化轨迹。该技能还提供对真实用户数据的分层采样建议，以及需要避免的反模式，例如无结构生成、单步生成、任意维度、跳过用户审核等。
四柱八字命理分析技能。通过交互式步骤收集出生信息（姓名、曾用名、阳历/农历生日、时辰、性别、出生地），先运行排盘脚本排出四柱八字、大运、流年与神煞，再参照《穷通宝典》《三命通会》《滴天髓》《渊海子平》《子平真诠》等经典典籍进行专业分析。适用于用户提出八字排盘、命理分析等需求时使用。
Trade Execution 是一份关于交易执行质量与最佳执行实践的指南，属于 joellewis/finance_skills 技能集。它围绕最佳执行义务、市场结构与交易场所、智能订单路由（SOR）以及执行算法等主题，梳理了美国股票市场的监管框架与实务要点。内容涵盖 FINRA Rule 5310 对经纪自营商的合理勤勉要求、SEC 对注册投资顾问的信义义务解释、Regulation NMS 的订单保护规则、访问规则、次分钱规则，以及交易所、ECN、暗池、做市商与批发商等场所类型。同时介绍 SOR 的价格、速度、成交率与成本优先路由逻辑，以及 VWAP、TWAP、实施缺口等执行算法的适用条件与局限。适合用于评估最佳执行合规、设计路由策略或审查执行质量。
Auth0 认证实现指南，面向在项目中集成 Auth0 的开发者，提供安全最佳实践、规则与 Actions 编写规范以及 SDK 集成建议。内容涵盖核心原则（全程 HTTPS、敏感配置存环境变量、最小权限）、环境变量配置、授权码流程与 PKCE、服务端授权码流程、Auth0 Actions 结构与安全规则、令牌管理与校验、刷新令牌轮换、CSRF 与重定向 URI 安全、会话超时、多因素认证、错误处理、MCP 集成以及测试要点，并列出常见反模式。
Supabase 开发指南技能，聚焦数据库设计、身份认证、实时订阅与 Edge Functions。内容涵盖核心原则（统一使用 Supabase 客户端、实施行级安全 RLS、利用 Supabase Auth 管理用户、使用实时订阅实现实时更新）、数据库设计最佳实践（合理使用 PostgreSQL 类型与约束、外键关系、为高频查询列建索引、用视图处理复杂查询、按需软删除）、行级安全（对含用户数据的表启用 RLS、编写 SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE 策略、部署前充分测试策略、service role 仅用于管理操作）、认证（OAuth 提供商、响应式处理认证状态变化、框架集成辅助方法、会话管理、密码重置与邮箱验证）、实时特性（订阅实时数据更新、在线状态 presence、连接状态处理、优化订阅过滤器）、Edge Functions（TypeScript/Deno 编写、正确处理 CORS、规范错误响应、用环境变量管理密钥、部署前本地测试）、存储（按用途组织 bucket、访问策略、私有文件使用签名 URL、上传校验）以及 Next.js 与 SvelteKit 的集成模式与性能优化建议（连接池、缓存、索引、分页）。
Save Thread 是一个已废弃的兼容性技能，仅用于保留旧技能名称。在通用的 npx skills 运行环境中，它无法真正导入主机的会话记录，因此会诚实地降级为可续接的交接摘要（handoff），而不是谎称完成了完整的会话保存。用户应改用 save-handoff 技能；只有在该运行时具备专用原生连接器（如 Gemini CLI、Claude Code）时，真实的会话记录导入才可行。
这是一个音频生成控制器技能，用于规划 TTS、声音克隆、变声、翻译配音或唇形同步音频任务。它不直接提交任务，而是对任务进行分类、确定参考策略，并将执行交接给相应的运行器（如 voice-batch-runner 或 video-batch-runner）。适用于最终产物为生成音频或为视频渲染准备音频的场景，涵盖 TTS、声音设计、声音克隆、变声、翻译配音、播客音频和唇形同步交接。不适用于语音转文字（应使用 audio-transcription）、已规范化的语音请求（应使用 voice-batch-runner）或完整视频制作流程。
Syncfusion React BlockEditor 是 Syncfusion 提供的基于块（block）架构的 React 富文本编辑器组件。它把段落、标题、列表、表格、代码片段等内容拆分为独立、可管理的块，支持斜杠命令、右键菜单、行内工具栏、拖拽排序、内容导出（JSON/HTML/纯文本）、@提及、标签、撤销重做、只读模式、RTL 与本地化，并符合 WCAG 2.1 无障碍标准。组件还支持基于 Yjs 的实时多人协作编辑，包含用户在线状态、远程光标、文档版本历史与快照管理。适用于内容管理系统、文档编辑器、笔记应用、博客编辑器、知识库和表单构建等场景。
autoship 是一个基于 changeset 的自动化发布命令行工具，能够借助 AI 生成变更描述。它适用于需要发布软件包、创建 changeset、提升版本号等场景。工具会克隆仓库、分析变更并建议发布类型（patch/minor/major）、生成 AI 变更描述、创建并合并 changeset PR、等待并合并 Version Packages PR，最终触发 npm 发布。使用前需完成 GitHub CLI 认证并设置 AI_GATEWAY_API_KEY。支持交互式与全自动发布，也可用于 CI/CD 流程。
CAN 是一个面向嵌入式开发的 CAN / CAN-FD 调试工具，作为技能（skill）形式提供，统一封装了总线接口发现、实时报文监控、测试帧发送、日志记录、数据库文件（DBC 等）解码和总线统计等能力。它基于 python-can，通过命令行脚本调用，支持 PCAN、Vector、slcan 等后端，可用于 USB-CAN 联调、总线抓包、报文发送、CAN ID 过滤、总线负载与帧率统计以及 ASC / BLF / CSV 日志分析等场景。参数可按 CLI、工程配置、状态文件和默认值的优先级解析，并在未指定接口时自动扫描系统 CAN 接口。
epic-design 是一个用于构建沉浸式、电影感 2.5D 交互网站的技能，通过滚动叙事、视差深度、文字动画和 Scroll 特效来实现高级浏览体验，且不需要 WebGL 或 3D 建模软件。它基于平铺 PNG/静态素材、CSS 与 JavaScript 工作，将页面元素划分为 6 个深度层级并配套视差、模糊和缩放参数，同时强制要求无障碍与性能优化。该技能支持三种使用模式：从零构建、增强现有站点以及调试性能与动画问题。其核心流程包括理解需求并检查全部素材、为素材分配深度等级与构图主次、选择滚动与文字动画技术、套用深度层 HTML 结构，并执行 prefers-reduced-motion 等无障碍回退。
YouTube Transcript 是一个用于抓取 YouTube 视频字幕文本的工具，属于 badlogic/pi-skills 技能集合。它接收视频 ID 或完整视频链接，输出带时间戳的字幕条目，方便后续用于摘要生成和内容分析。工具通过 Node.js 脚本运行，使用前需在所在目录执行 npm install 安装依赖。支持的输入形式包括纯视频 ID、标准 watch 链接以及 youtu.be 短链接。输出格式为每行「[时间戳] 文本」的结构，示例中可见 [0:00]、[0:15]、[1:23] 等时间标记。该工具同时支持自动生成字幕和人工上传字幕，但前提是目标视频本身提供字幕或转录内容，否则无法获取。
本技能面向使用 Amazon Aurora DSQL 的开发者，Aurora DSQL 是一款无服务器、兼容 PostgreSQL 的分布式 SQL 数据库。该技能覆盖通过 MCP 工具直接执行查询、Schema 管理、迁移、多租户隔离、IAM 认证，以及通过 aurora-dsql-loader 批量加载数据。技能内含大量按需加载的参考文件，涉及开发指南、语言与驱动选择、访问控制、故障排查、示例代码、入门引导、OCC 重试模式、MCP 配置与工具用法、dsql_lint 校验，以及 DDL 迁移、MySQL 迁移、PostgreSQL 迁移、ORM 迁移、数据加载和查询计划解释性等主题。配套的 aurora-dsql MCP 服务器提供 readonly_query、transact、get_schema、dsql_lint、dsql_search_documentation、dsql_read_documentation、dsql_recommend 等工具。技能强调每事务最多 3,000 行、10 MiB 数据、5 分钟时长等默认限制，并要求在影响用户决策前先核实。
motel-debug 是一个基于 motel 的运行时证据调试技能。motel 是一个本地 OpenTelemetry 采集与查询服务器，用于收集 traces 和日志。该技能引导代理不再仅凭代码猜测，而是通过实际运行时数据来定位问题：先确认 motel 服务运行状态，生成 3-5 个具体假设，用带标签的调试代码块进行埋点，复现问题，查询 motel 中的 span、日志和 trace 数据来验证或否定假设，仅在获得运行时证据后才进行修复，并在修复后再次验证。适用于需要基于 traces 或日志进行运行时证据调试的场景。
esbuild 打包器使用指南，介绍这款用 Go 编写的超快 JavaScript/TypeScript 打包与压缩工具的核心原则、配置方式、插件、代码分割、开发服务器及最佳实践。
Pretext 是一个纯 JavaScript/TypeScript 的文本测量与排版库，无需依赖 DOM 即可快速、准确地完成多行文本测量与布局。它通过自研测量逻辑并借助浏览器字体引擎作为基准，避免使用 getBoundingClientRect 和 offsetHeight 这类会触发昂贵重排的 API。该库支持多行、富文本内联以及可变宽度（如文字环绕浮动图片）等布局场景，提供 prepare/layout 两阶段 API：prepare 做一次性分析并缓存，layout 在热路径上仅做纯算术计算，适合在每次 resize 时调用。可通过 npm install @chenglou/pretext 安装，目前需要浏览器环境（依赖 canvas API），服务端支持标注为即将推出。
算法艺术（Algorithmic Art）是一套生成艺术创作流程，核心理念是“算法哲学”——一种先以文字阐述、再通过代码表达的计算机美学运动。它分两步完成：先创建一份算法哲学 Markdown 文件（.md），描述一个生成艺术流派的世界观，包括计算过程、涌现行为、数学之美、种子随机、噪声场、有机系统、粒子、流场、力、参数变化与受控混沌；随后将同一哲学用 p5.js 代码表达，产出 .html 交互查看器与 .js 生成算法文件。最终成果是一个自包含的交互式 HTML 作品：内置 p5.js（通过 CDN 引入）、生成算法、参数控件与界面，可直接在浏览器或 claude.ai artifacts 中运行，无需额外配置。使用者可通过侧边栏调整种子（上一/下一/随机/跳转）、参数滑块与颜色选择器，实时观察生成艺术变化，并支持重新生成、重置与下载 PNG。作品强调过程重于结果，每次运行因种子不同而独一无二，同一 seed 保证输出可复现。
Syncfusion React SpeechToText 是 Syncfusion 提供的 React 语音转文字（SpeechToText）组件技能文档，用于帮助开发者在 React 应用中实现语音识别功能。该组件基于浏览器 Web Speech API，可捕获用户麦克风音频并实时转换为文本。它支持实时语音识别、多语言识别、按钮与工具提示自定义、事件驱动架构、方法级编程控制、无障碍支持（ARIA 标签、键盘导航）、本地化以及错误处理与恢复。文档涵盖入门安装、语音识别特性、按钮与工具提示定制、事件与方法、全球化与本地化、故障排除与安全等章节，并提供语音表单输入、编程控制、错误处理等常见模式的示例代码。
Syncfusion React TreeView 是 @syncfusion/ej2-react-navigations 包中的层级数据展示组件，用于在 React 应用中构建树形界面。它支持层级嵌套、自引用（parentID）、远程 OData/WebAPI 以及按需加载等多种数据绑定方式；提供节点增删改移等 CRUD 操作、单选/多选与复选框（含三态和父子联动）、拖放排序、内联编辑、节点模板、过滤搜索、排序、上下文菜单、键盘导航与无障碍支持、状态持久化、RTL 与本地化等企业级功能。组件通过 fields、allowDragAndDrop、allowEditing、showCheckBox、nodeTemplate 等属性配置，并暴露 19 个事件（如 nodeSelected、nodeExpanded、nodeDropped 等）用于交互处理。适用于组织架构图、文件系统、导航菜单等需要多级层级展示的场景；简单扁平列表或单级导航则不建议使用。
ask-matt 是 timschoch/mattpocock-skills 仓库中的技能路由工具，用于根据当前情境推荐合适的技能或流程。它本身不执行具体任务，而是帮助用户在一组技能之间找到入口，例如从想法到交付的主流程、缺陷排查、代码库维护等。
Domain Modeling 是一个用于在项目设计与开发过程中主动构建和打磨领域模型的技能。它适用于讨论代码库术语、编写或编辑 GLOSSARY.md，以及记录或编辑 ADR（架构决策记录）的场景。该技能强调主动的领域建模纪律：质疑术语、发明边界场景，并在术语和决策成型的当下就写入词汇表和决策记录。它区分了“改变模型”与“仅仅消费模型”——仅仅阅读 GLOSSARY.md 获取词汇不属于此技能。技能规定了文件结构：单上下文仓库使用根目录 GLOSSARY.md 与 docs/adr/；多上下文仓库使用根目录 GLOSSARY-MAP.md 指向各上下文的 GLOSSARY.md 与 docs/adr/，文件按需惰性创建。会话中，它会对照词汇表挑战冲突术语、将模糊或过载的术语锐化为精确的规范术语、用具体场景压力测试领域关系、与代码交叉验证矛盾之处，并在术语确定时立即内联更新 GLOSSARY.md。GLOSSARY.md 应完全不含实现细节，仅作为词汇表。ADR 仅在同时满足难以逆转、缺乏上下文会令人惊讶、是真实权衡的结果这三个条件时才建议创建。
这是一个用于分析代码或需求、并推荐最合适 es-toolkit 函数的技能。当用户询问该使用哪个 es-toolkit 函数、需要帮助查找函数，或提供代码片段希望分析时使用。它会基于用户项目实际安装的 es-toolkit 版本进行验证，而非依赖训练数据，从而确保推荐函数的存在性、入口点和行为准确。
Skill Auditor 是一个面向 OpenClaw 技能的安全审计工具，用于在安装前对技能进行结构化安全审查。它通过 6 步协议检查元数据与仿冒域名（typosquatting）、权限风险、依赖供应链、提示注入、网络与数据外泄以及内容危险信号，并输出包含结论（SAFE / SUSPICIOUS / DANGEROUS / BLOCK）、各项检查结果、红旗清单、安全运行计划和安装建议的审计报告。适用于安装新技能前、审查他人分享的 SKILL.md、定期审计已安装技能以及技能更新变更权限时使用。
这是一个面向 AWS 无服务器与事件驱动架构的专家型技能，基于 AWS Well-Architected Framework 提供构建指导。它适用于构建无服务器 API、Lambda 函数、REST API、事件驱动架构、微服务模式、异步处理工作流、多服务事务编排、实时数据处理管道、Saga 分布式事务模式，以及面向规模与弹性的设计。技能强调七项无服务器设计原则：函数保持单一职责、以并发请求而非总请求量思考、无状态不共享、不假设硬件亲和性、用状态机而非函数链式调用做编排、用事件触发事务、为失败与重复设计（幂等与重试）。技能内容涵盖错误处理与部分批量失败、死信队列配置与告警、可观测性（X-Ray 追踪、Lambda Powertools 结构化日志与指标）、安全最佳实践、性能优化与部署最佳实践等参考文档主题，并列举了事件驱动架构模式（EventBridge 事件路由、SQS 队列处理、SNS+SQS 扇出、Step Functions Saga、DynamoDB Streams 事件溯源）与无服务器模式（API 驱动微服务、Kinesis 流处理、SQS 异步任务、EventBridge 定时任务、Webhook 处理）。使用时要求先通过 MCP 工具验证 AWS 事实，依赖 CDK MCP 与 AWS 文档 MCP；具体安装命令、价格与平台信息暂未提供。