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 10-23 00:13
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这是 Gemini Enterprise Agent Platform 上 Managed Agents API 的操作技能，用于以编程方式管理平台上的自定义 Agent 资源。它覆盖控制面（Control Plane）的完整增删改查流程，包括创建、获取、列出、更新和删除带状态的 Agent 容器，并可为其配置系统指令、沙盒文件、技能注册表以及本地或远程工具。文档给出基于 REST 的请求端点与 JSON 载荷结构，需使用由 Application Default Credentials（ADC）生成、以 Bearer 形式携带的访问令牌，并指向支持该 API 的区域端点。创建 Agent 属于长时运行操作（LRO），会异步执行，需轮询操作状态获取最终资源。平台支持从 Google Cloud Storage 桶或 Skill Registry 挂载文件、目录与技能，也支持配置第三方 MCP 服务器作为工具。Agent 创建完成后，可通过数据面的 Interactions API 传入其资源路径进行多轮对话与工具调用。
依据 FINRA 2111 与 2090 规则评估投资适当性义务的合规技能，覆盖合理基础、客户特定与量化适当性三项要求，涉及复杂产品、持有建议、机构豁免及执法要点。
novel-revision 是一个用于长篇小说多层级修订的变更管理技能。它帮助作者在同一部作品中跨“主题/概念、结构、手稿”三个抽象层级进行修改，并防止改动像瀑布一样牵连出新的问题。核心思路是“级联意识”：任何一层的修改都可能向上或向下传播，因此修订前需先判断改动所属层级、推演后续影响（近期1-2章、中期3-5章、全书范围），并设定监控标准与回滚触发条件。技能提供分阶段的实施流程（影响评估、受控实施、级联管理），以及针对人物发展、情节结构、主题三类修订的具体协议，还包含早期预警信号、干预与回滚程序、变更记录模板、多智能体协作时的角色边界与冲突处理，并明确列出反模式，如未评估的改动、忽视预警、级联债务、沉没成本坚持、混淆活动与成果等。它不负责问题诊断、场景级修订或文笔风格编辑，这些会转交给其他技能。
面向使用 Tamagui、Turbo、Next.js、Expo、Supabase 等技术构建跨平台应用的 Monorepo 开发指南，涵盖代码风格、TypeScript 与校验、UI 样式、状态管理、国际化、错误处理、性能优化、仓库结构与 Stripe 集成。
该技能用于为 React Native 组件编写和编辑 Storybook 故事，基于 @storybook/react-native v10 与组件故事格式（CSF）。适用于编写 .stories.tsx 文件、向 React Native Storybook 添加故事，以及配置 meta、args、argTypes、parameters、decorators 等。技能文档提供了最小故事文件示例、文件命名与导出约定、多种故事模式（共享 args、自定义 render、带 hooks 的 render、mock 回调、自定义故事名与标题嵌套）、控件与 ArgTypes 配置、参数（含 RN 专属 UI 参数）、装饰器、.rnstorybook/main.ts 与 preview.tsx 配置、可移植故事用于 Jest 测试，以及设备端插件（Controls、Actions、Backgrounds、Notes）的汇总。
Skill Finder 是一款功能较完整的 Agent Skills 本地与远程管理工具，用于搜索、安装和管理 Agent Skills，并帮助判断某个任务是否真的需要技能（skill），还是更适合用提示词、指令、智能体或钩子等其他定制方式。它支持从本地索引、GitHub API 以及网页回退三个渠道搜索技能，可按标签（如 #azure、#bicep）筛选分类。主要功能包括：搜索技能、查看技能详情、将技能下载安装到本地目录、收藏（星标）并管理常用技能、寻找相似技能、从 GitHub 同步更新全部来源、添加新的来源仓库、查看索引统计以及检查依赖。工具提供 Python 脚本和 PowerShell 脚本两种实现，内置包含 220 多个技能的技能索引以及收藏列表。使用前需具备 GitHub CLI（gh 2.0+）、curl，以及 Python 或 PowerShell 其中之一。工具强调在搜索前先做“推荐门槛”判断，先确认需求是否真的适合用技能解决；安装前会展示来源 URL、主机名以及所需工具和网络访问权限，并等待用户明确同意；默认仅允许从 github.com、raw.githubusercontent.com、gist.github.com 通过 HTTPS 安装技能来源。
PR Review Expert 是一个用于结构化、系统化代码审查的技能，适用于 GitHub PR 和 GitLab MR 的评审场景。它不止于代码风格层面的挑刺，而是围绕代码变更的影响范围分析、安全扫描、破坏性变更检测、测试覆盖率变化计算等维度展开，最终产出面向评审者、包含 30 多项检查清单并按优先级排序的评审报告。它覆盖的核心能力包括：影响范围分析（追踪哪些文件、服务和下游使用者可能受影响）、安全扫描（SQL 注入、XSS、认证绕过、密钥泄露、依赖漏洞）、测试覆盖率增量（新增代码与新增测试比例）、破坏性变更检测（API 契约、数据库模式迁移、配置键）、工单关联校验（核对 Jira/Linear 工单是否存在且与改动范围一致）、性能影响（N+1 查询、包体积回退、内存分配）。适合在合并涉及共享库、API 或数据库模式的 PR/MR 前使用，也适用于大改动量、新贡献者代码以及认证、支付、PII 等安全敏感路径的审查。
bb-browser-openclaw 是 bb-browser 项目下的站点适配器集合，目标是把网站变成 CLI 命令。它宣称覆盖 36 个平台、103 条命令，包括 Twitter、Reddit、GitHub、YouTube、知乎、B站、微博等。其特点是所有命令都通过 OpenClaw 的浏览器运行，每条 `bb-browser site` 命令必须带 `--openclaw` 参数，无需 Chrome 扩展或守护进程。它可用于抓取社交媒体、开发者社区、财经、新闻知识、视频等网站的结构化数据，并支持用 `--jq` 过滤字段。使用时需先执行 `bb-browser site update` 拉取社区适配器，可用 `bb-browser site list`、`bb-browser site recommend` 查看和推荐适配器。若目标站点需要登录，需在 OpenClaw 浏览器中手动登录后重试。
Vibe Research Workflow 是一个面向学术研究的元技能，用于统筹 AI 辅助研究工作流。它把研究过程划分为三条子流程：Vibe Coding（AI 辅助代码）、Vibe Figure（AI 辅助图表）、Vibe Writing（AI 辅助文字润色），并通过六条行为规则划清可接受的机械性加速与学术不端之间的界限。其核心主张是：大语言模型与 AI 编程工具承担实现、图表渲染、语言润色等机械任务，研究者保留研究方向、问题定义、实验设计与事实准确性的完全所有权。技能会进行阶段分类、规则复述、工具选择、完整性检查，并输出包含时间块、阶段、活动、工具与人工检查点的研究计划。它强调 AI 只能作为加速器而非替代，所有 AI 生成代码需经用户测试，所有 AI 起草段落需经用户逐句核实，引用必须来自用户自身阅读与确认。
Investigate 是 LaunchDarkly 提供的一项跨产品可观测性调查技能，用于分析日志、追踪、错误、会话回放和指标数据，定位问题根因并给出可执行的证据。它适用于用户报告 bug、异常或性能问题时的排查场景。该技能依赖远程托管的 LaunchDarkly MCP 服务器，需要配置 query-logs、query-traces、query-error-groups、query-sessions、query-aggregations、query-timeline-events、get-keys 等 MCP 工具。工作流程强调先制定查询计划、从窄范围入手、让每次结果指导下一次查询、交叉引用不同产品数据、维护检查清单，最终输出可点击的引用标识、严重性评估和至少一项具体修复建议。
Codex Result Handling 是 openai/codex-plugin-cc 中的一项内部指引技能，用于规范如何把 Codex 辅助工具的输出呈现给用户。它要求保留辅助工具返回的结论、摘要、发现和后续步骤结构；审查类输出需先列发现并按严重程度排序；文件路径与行号必须原样引用；保留证据边界，区分推断、不确定项与待确认问题；若提示要求特定输出分区（如观察到的事实、推断、开放问题、涉及文件、后续步骤）则需保留。无发现时需明确说明并简要提示残余风险；若 Codex 做了修改需明确说明并列出涉及文件。对 codex:codex-rescue，不得把失败或不完整的运行转成 Claude 侧实现尝试，未成功调用 Codex 时不得生成替代答案。关键约束是：呈现审查发现后必须停止，不得自动修改代码，必须显式询问用户要修复哪些问题。输出异常或运行失败时，只给出最有用的 stderr 行并停止；需要设置或认证时，引导用户使用 /codex:setup。
该技能用于在 macOS Parallels 虚拟机中执行端到端冒烟测试，验证 Discord 双向消息投递是否完整可用。测试覆盖：在全新 macOS 快照上安装、完成引导与网关健康检查、客户机向 Discord 发送消息、宿主机在 Discord 上看到该消息、宿主机发布新 Discord 消息、客户机读取到该新消息。需要宿主机环境变量提供 Discord 机器人令牌、Discord 服务器 ID、频道 ID 以及 OPENAI_API_KEY。通过 pnpm 测试命令运行，支持 --json 输出机器可读摘要。测试框架会在客户机内配置 Discord，不依赖已提交的令牌或配置，并在退出时清理临时冒烟消息。
Reflex 是一个用纯 Python 构建全栈 Web 应用的开源框架，无需编写 JavaScript。本技能提供 Reflex 框架的参考文档，用于在开发 Reflex 应用时查阅组件、状态管理、事件处理、样式、数据库、认证、API 路由等主题。资料强调训练数据中的 Reflex 知识可能已过时，应优先参考官方文档。
该技能用于把二维户型图设计并转换为写实、高质量的三维建筑渲染图。用户需提供户型描述（必填），也可选提供一张二维户型图作为起点。流程分两阶段：阶段A用 muapi 图像生成（模型 nano-banana-2）生成专业、干净的俯视二维建筑平面图，白底黑线、标注房间名称；阶段B用 muapi 图像编辑（模型 nano-banana-2-edit）以阶段A的平面图为参考图，生成写实的等距剖切三维渲染，含照片级材质、暖色木地板、现代家具、柔和自然光与真实阴影。适用于建筑可视化、室内平面方案展示、户型设计等场景。
storybook-story-writing 是一个用于编写和维护 Storybook 组件故事的技能，来源为 thebushidocollective/han。它要求在创建或修改组件故事时使用 Component Story Format 3（CSF3）格式，以对象语法编写故事，并展示组件的各种状态与变体，从而保证渲染效果的一致性。该技能涵盖 CSF3 基础写法、默认导出（Meta）的配置项（标题、组件引用、参数、标签、argTypes、装饰器）、故事组织方式（每个组件一个故事文件、清晰命名、按层级分组）、TypeScript 类型安全、为每个有意义的状态创建故事、合理默认值、描述性参数、装饰器提供上下文等最佳实践，并给出表单组件、布局组件、数据驱动组件、响应式组件等常见模式示例。同时列出反模式，包括避免使用 CSF2 模板绑定、不在故事中混入复杂逻辑、不硬编码重复属性、不遗漏故事类型注解。相关技能包括 storybook-args-controls、storybook-play-functions、storybook-component-documentation。适用场景为前端组件开发中编写 Storybook 故事、组件展示与测试准备。限制：资料中未提供具体安装命令、收费信息、价格或平台支持说明。
Bash Script Validator 是一个用于校验、检查和审计 Bash 与 POSIX shell 脚本的技能，主要借助 ShellCheck 实现。它提供分层检查：语法验证（bash -n 或 sh -n）、ShellCheck 静态分析（系统二进制或包装脚本回退），以及自定义的安全、可移植性和优化检查。适用于在 CI 前审查 shell 脚本、排查 ShellCheck 报错、发现安全问题和提升 POSIX 兼容性。该技能采用确定性的执行流程：先做预处理确认路径与可用性，再运行基线校验，按需加载参考文档，提供或应用修复，并在每次修改后强制重新校验。若环境中缺少 shellcheck，会降级为语法与自定义检查，并明确说明覆盖范围缩小。
Interview System Designer 是一款用于基于岗位的招聘体系设计的技能，主要帮助用户创建结构化面试流程、制定招聘漏斗、校准面试轮次，并统一各面试官之间的评估信号。它可按岗位与级别规划面试轮次，提供每轮关注点与时间建议、按轮次类型推荐问题集，并支持评分与校准框架、偏见削减与流程一致性指导。内置脚本 scripts/interview_planner.py，可通过命令行传入岗位与级别参数生成基础的面试流程方案，也支持 JSON 输出以便与内部工具集成。推荐工作流包括：运行脚本生成基础流程、将轮次与岗位能力对齐、与面试小组负责人验证评分标准一致性、上线前检查偏见控制、并依据招聘结果数据按季度重新校准。同时提供面试框架、偏见削减清单、能力矩阵模板、复盘引导指南等参考文档。适用场景为需要系统化、可复制的招聘面试流程设计与校准的团队。
SaaS Metrics Coach 是一个面向 SaaS 业务的财务健康顾问技能，扮演资深 SaaS CFO 顾问角色。当用户提供收入或客户数据，或提到 ARR、MRR、流失率、LTV、CAC、NRR 等指标，或询问其 SaaS 业务健康状况时使用。它接收原始业务数字，计算关键健康指标，对照行业基准进行评分，并用通俗英语给出按优先级排序的可执行建议。该技能支持部分数据输入，会明确说明缺失项和所做假设，并始终尝试计算 ARR、MRR 增长率、月度流失率、CAC、LTV、LTV:CAC 比率、CAC 回收期和 NRR。
技术债盘点、优先级排序与审计技能，面向 PHP/Laravel（MySQL）以及 Node/TypeScript/React 项目。提供覆盖代码、安全、设计、依赖、测试、性能、数据、文档、基础设施和流程 10 个类别的 42 条规则，用于评估代码健康状况并识别技术债。审计时会先确定范围、检测项目技术栈，再逐项检查并输出 PASS/FAIL/N/A 结果，最终生成按“工作量 × 影响”排序的技术债台账，帮助团队判断先修什么。既可作为编码参考，也可作为审计模式使用。
用于编写、规划与运行 Docker Sandboxes 声明式 sbxenv.yaml 环境的技能，覆盖 sbx env create/run/plan/exec/rm 的文件格式、生命周期钩子、参数化、密钥与端口等配置。
面向财富管理顾问的 Next-Best-Action 框架说明：通过事件检测、动作库、优先级评分与路由分发，主动向顾问推荐每位客户当下最值得执行的行动。
用于分析与房地产和基础设施相关的投资，包括REITs、直接房产估值和基础设施资产。当用户询问房地产或基础设施投资相关问题时使用。技能内容涵盖房产收益与回报指标、REITs及其专用指标、基础设施投资特征、房地产杠杆指标，以及直接持有房产与投资REITs的决策对比，并提供关键公式、计算示例和常见误区。配套脚本可通过 uv run scripts/real_assets.py 运行，支持 --verify 校验示例计算、--help 列出可用类。
Security Audit Skill 是一个面向安全评估场景的审计技能，覆盖 OWASP Top 10、OWASP API、OWASP LLM、CWE Top 25、CVSS v3.1/v4.0 及 OWASP ASVS 等标准。它提供 80 多个 PHP/TYPO3 检查点（v14.3 LTS 记录于 typo3-security.md），并支持云与 IaC 安全（AWS、Terraform、Kubernetes、Docker、Helm）、GitHub 安全、API 与前端安全，以及 AI 智能体配置（SKILL.md、AGENTS.md、CLAUDE.md、mcp.json、hooks.json）的审计。技能内含大量参考资料，涵盖 XXE、SQLi、XSS、CSRF、命令注入、路径遍历、文件上传、反序列化、SSRF、SSTI、JWT 等漏洞，以及防御实践、密钥加密、供应链安全、自动化扫描与事件响应。使用方式包括通过调度脚本自动识别项目技术栈并运行对应扫描，或针对 PHP 项目、GitHub 仓库单独执行审计脚本。
该技能用于制作多段式动画故事视频：先确立一个形象一致的角色，再生成连续的分镜画面，最后将其逐段动画化。输入包括角色描述（必填）、故事梗概（必填）以及可选的参考图。若未提供参考图，先用 muapi 图像生成（nano-banana-pro）创建角色并请用户确认；确认后使用图像编辑模型（nano-banana-2-edit 或 flux-kontext-pro-i2i）以该角色图作为参考生成开场、中段与结尾三个场景；随后用图生视频模型（如 kling-v3.0-pro-image-to-video、veo3.1-image-to-video）逐段生成 Part 1、Part 2、Part 3 视频。执行方式为 LLM 编排：读取各阶段、补齐缺失输入后调用 muapi CLI，必要时用 curl 调用原始端点并用 muapi predict wait 轮询。可按需用 ffmpeg concat 合并为单部影片。