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 10-24 00:15
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SAP Analytics Cloud（SAC）脚本开发技能，面向 Analytics Designer 与 Optimized Story Experience 两个环境。用于编写和调试 SAC 脚本，涵盖控件 API、数据源过滤与选择逻辑、计划/版本脚本、导出与导航处理、性能敏感的故事逻辑，以及 SAC MCP 辅助自动化。技能内置 66 个参考文件与 56 个脚本模板，并提供脚本调试、性能优化、计划操作、API 查询等专用代理与命令，同时附带连接 SAC REST API 的 MCP 服务器配置说明。
K2F Event Poster 是一个面向 AI 智能体的技能，用于把活动简报转化为适合墙面或屏幕展示的海报。它基于 K2F 体系，指导智能体编写 content_and_design.md，完成内容筛选、远距离观看层级划分与美学意图设定（基调、层级、密度、构图分区），而非制作节目单、幻灯片或宣传单。该技能产出 .K2F 包，由引擎编译布局、字体与主题，可导出 PDF 等格式。适用于音乐会、音乐节、会议、展览、晚会、工作坊、体育赛事或品牌活动等场景，支持竖版（11:17、2:3、A 系列）或方形/横版。使用前需先安装核心技能：npx skills add suzheng/k2f --skill k2f。
k2f-fillable-pdf 是一个用于指导 AI 智能体创作「可填写 PDF 表单」的写作技能（skill），归属于 suzheng/k2f 技能集。它让智能体先生成一份 content_and_design.md 蓝图，再据此制作可交互填写的表单文档，例如申请表、登记表、信息采集包和合规工作表。该技能强调内容的完整性与清晰度：明确静态文案（标题、版本、签发方、填写说明、隐私或保留声明等，且法律条款不得自行编造）、完整的字段清单（字段 id、标签、控件类型、是否必填、占位符、选项、长度限制、帮助文本）、合理的分段与填写流程（身份识别→详细信息→选择→授权→复核）以及面向扫描和输入的审美意图。它基于 K2F 机制工作：通过 K2F 语义树编辑，而非直接处理像素坐标，由引擎编译布局、排版和交互字段。使用时需先安装核心技能 npx skills add suzheng/k2f --skill k2f，然后按 k2f 流程解包或初始化工作区、编辑语义树、运行 pack/verify、再导出为可填写 PDF。该技能同时列出了常见失败模式（如用占位符替代标签、字段无实际用途、字段顺序混乱、重复询问、选项未列全、表单过于密集、缺少条件逻辑、语气泛化）和一份质量检查清单。
ads-report 是一个付费广告报告渲染技能，属于 agricidaniel/claude-ads 技能包。它接收经过验证的 Claude Ads JSON 运行包（run bundle），将其渲染为 Markdown、HTML 或 PDF 格式的付费广告报告，可用于广告报告、客户报告、审计 PDF 和高层汇报等场景。该技能强调只接受经过验证的、带版本的报告数据包，而不接受零散的 worker 文本输出。在渲染前，它会确认运行完整性、证据覆盖范围、隐私级别、品牌化选择、目标受众和输出格式。所有输出格式均基于同一份规范化数据和确定性模板生成，并保留发现、置信度、证据引用、矛盾点、缺失输入、行动项、负责人和衡量窗口等信息。渲染后会先执行结构检查，再对 HTML 和 PDF 执行视觉与版面检查，并以原子方式写入运行目录并更新其清单。除非操作者明确启用品牌化，否则不会包含凭证、客户名单、私有路径、原始研究、内部代理记录或推广文案。
CISO Advisor 是面向成长期公司的安全领导框架，重点将安全风险管理与业务价值结合。它主张以风险为基础开展安全工作，将技术风险转化为可量化的业务影响，例如收入损失、监管罚款和声誉损害，并通过 ALE（年度预期损失）方法对风险进行优先级排序。该技能覆盖风险量化、合规路线图规划（SOC 2、ISO 27001、HIPAA、GDPR）、安全架构策略、事件响应领导、安全预算论证以及供应商安全评估等职责。它还提供风险量化与合规跟踪脚本，以及安全策略、合规路线图、事件响应等参考文档，帮助 CISO 或安全负责人以董事会可理解的语言沟通安全投入与风险收益，使安全从事务性合规转变为销售赋能和业务支撑。
Prompt Engineer Toolkit 是一个用于将提示词（prompt）从临时草稿转变为可测试、可版本化的生产资产的技能工具。它强调以可衡量的质量取代直觉判断，核心能力包括：针对结构化测试用例进行 A/B 提示词评估、对输出进行量化评分（内容覆盖、禁止内容违规、正则/格式合规、输出长度合理性）、提示词版本跟踪（不可变历史与变更日志）、提示词差异对比、可复用提示词模板与选择指导，以及面向模型/提示词更新的回归友好工作流。适用于启动需要可靠输出的 LLM 功能、模型或指令变更后提示词质量下降、多人协作编辑提示词需要历史与差异、需要基于证据选择生产提示词，以及跨环境统一提示词治理等场景。工具通过命令行脚本运行，支持外部 runner 命令，输出文本或 JSON 指标。
video-color-grading 是 eachlabs/skills 提供的一项视频调色与校色技能，基于 each::sense AI 实现。它通过自然语言描述为视频应用专业的调色处理，可生成电影感色调、胶片仿真、基于情绪的色调整理以及技术性校色。支持的功能点包括：电影级调色、柯达/富士等经典胶片仿真、风格开发（橙青、暗黑情绪、明亮通透等）、白平衡/曝光/色偏校正、复古怀旧色调、黑白转换、HDR 增强以及不同片段间的色彩匹配。使用时通过向 eachsense-agent 接口发送 POST 请求，携带 API Key、模型名 eachsense/beta、mode（max 或 eco）以及 video_urls 视频链接即可。技能文档还提示可借助 session_id 进行多轮创意迭代和批量调色以保持一致观感。具体收费与价格信息暂未提供。
用于在 Salesforce Enhanced MessagingChannel 上配置同意（opt-in/opt-out）设置的技能，确保渠道通过激活就绪检查。支持 ImplicitOptIn、ExplicitOptIn、DoubleOptIn 三种模式，并创建按语言的 MsgChannelLanguageKeyword 记录。
Melt 是一个用于解决 Git 合并、变基（rebase）、拣选（cherry-pick）、拉取（pull）或分支集成过程中内容冲突的技能。它用于处理 CONFLICT 状态、未合并路径以及 Git 提示“needs merge”的场景。Melt 采用安全级联流程：压缩修复（squash repair）→ 摘要（summary）→ mergiraf → rerere → 手动解决 → 继续操作。它保留原始分支以便恢复，并明确不会推送、重置或强制推送。Melt 通过所选源代码后端进行搜索、有界读取和手动编辑，遵循代码智能路由：搜索、新近读取、防过期写入。其主要命令包括 detect-squash-residue（检测并修复压缩残留）、conflict-summary（冲突摘要）、operation（操作状态）、batch-resolve（批量语义解决）以及 operation --continue（继续操作）。Melt 不会自行提交或推送，发布由 /plate 负责。
该技能为开发者提供 Apple HIG（人机界面指南）中系统体验组件的设计指导，涵盖小组件（Widgets）、实时活动（Live Activities）、通知（Notifications）、表盘复杂功能（Complications）、主屏幕快捷操作、Top Shelf、App Clips、表盘与 App Shortcuts。它强调“一瞥即得”的价值，要求尊重平台上下文、按尺寸设计不同布局、点击深链到相关内容、及时更新并恰当结束事件、克制使用通知。使用时先检查 .claude/apple-design-context.md 避免重复提问，按用途给出推荐表面、内容策略、更新频率、尺寸/家族变体、深链行为等输出。适合在设计 Apple 平台系统级入口时获取结构化建议，但资料未提供具体收费、平台限制或效果数据。
rc-testing 是 RevenueCat 官方 AI 工具包中面向 Android 集成的测试技能，用于为 RevenueCat Android 集成搭建快速测试闭环。它覆盖 RevenueCat Test Store（test_ 前缀 API Key，购买弹窗提供 Success/Fail/Cancel 三种选择）、通过 BillingService 接口让 Purchases 可被 mock、以及用 GitHub Actions 在每次推送时运行单元测试。技能以分阶段方式指导：先做现状发现（检查测试 Key、发布 Key、Purchases 封装、CI、密钥配置、测试库），再按场景选择测试路径（Test Store 或 Google Play Sandbox），最后执行生成测试 Key、接入 debug 构建、配置 Purchases、触发 Test Store 弹窗、封装 BillingService、编写 mockk 单元测试、添加最小化 CI 任务等步骤，并给出验证方法与发布前检查清单。
story-writer 是用于撰写 Instagram/Facebook Stories 的 AI 技能，按 FRAME 框架生成 3–5 帧互动故事序列与贴纸文案，面向关系维护而非曝光，需人工在应用内添加互动贴纸并回复私信。
design-review 是一个面向 UI 设计评审的 AI 技能，可对 URL、截图/图片或组件代码文件进行有优先级的设计批评。它按十大维度评估：层级与布局、排版、间距与节奏、颜色与对比度、动效、组件状态、无障碍、响应式、内容与文案、一致性与品牌，并尽量核对具体数值（对比度、行高、ch 行宽、点击目标像素、动画时长）。报告按严重程度分组：🔴 阻断（损坏、不可访问或未达 WCAG AA）、🟠 重要、🟡 打磨，每条给出问题、原因和具体修复值，最后附优点与最高杠杆改动。支持 --apply 直接修改代码中明确安全的项（对比度、间距、焦点状态、减少动效、语义标签、alt 文本）。Pro 模式需许可证，额外提供移动端与 SwiftUI 模式及品牌 token 一致性检查，由服务端生成。
面向加密货币与 Solana 交易的组合级风险管理技能，提供回撤管理、敞口上限、熔断机制与加密特有风险框架，并附风险指标计算脚本与参考文档。
CPO Advisor 是一个面向规模化公司产品负责人的产品领导力技能。它聚焦产品愿景、产品组合策略、产品市场契合度（PMF）和产品组织设计，不处理具体功能层面工作。技能内置产品市场契合度评分脚本和产品组合分析脚本：前者按留存、参与、满意度和增长四个维度打分，后者进行 BCG 矩阵分类、投资建议和组合健康度评分。它还给出 CPO 的核心职责（组合、愿景、组织、PMF、指标）、诊断问题、产品指标层级、CPO 仪表盘面板、投资姿态（投资/维持/关闭）以及投资组合、PMF、组织和指标方面的危险信号，并说明 CPO 与 CEO、CFO、CTO、CMO、CRO 等其他高管的协作方式。适合用于制定产品战略、评估产品组合、分析 PMF、设计产品组织、准备董事会产品汇报等场景。收费、价格和平台等具体信息暂未提供。
该技能用于对数据集进行数据质量审计，围绕完整性、一致性、准确性、有效性等维度评估数据健康度，识别缺失值、异常值、重复项与结构性问题，并给出按优先级排列的修复建议。它提供数据画像、缺失值分析、异常值检测三个脚本，输出0到100分的数据质量评分（DQS）及整改计划，适合在建模或看板使用前排查数据隐患。
该技能用于优化非注册类表单（如线索收集、联系、演示申请、申请表等）的填写完成率。提供表单审计、字段精简、错误处理、CTA 及 A/B 测试建议，并附字段分析脚本。
Site Architecture & Internal Linking 是一个专注于网站信息架构与内部链接策略的 Claude 技能，适用于审计、重新设计或规划网站结构、URL 层级、导航设计和内链策略。它提供三种工作模式：审计现有架构、规划新结构、制定内链策略，并输出结构评分卡、站点树、URL 规范表、301 重定向映射、枢纽-辐条内链地图等成果。该技能强调 URL 以人为先、扁平化层级、面包屑导航、内容筒仓与主题权威建设，并主动识别孤儿页面、深层嵌套、通用锚文本等常见架构问题。
Exa Search 是一个基于 Exa API 的语义搜索技能，用于执行基于嵌入的语义搜索、相似内容发现和结构化研究。它根据用户意图选择不同的 Exa 端点：search 用于语义搜索、查找网页或研究主题；contents 用于根据结果 ID 提取完整内容；findsimilar 用于根据给定 URL 查找相似页面；answer 用于直接回答问题；research 用于按给定 output_schema 输出结构化研究结果。该技能采用主技能加子技能的两阶段架构：主技能在当前上下文中理解用户问题、选择端点并组装 JSON 载荷；子技能在 fork 上下文中仅负责执行 HTTP 调用，以避免对话历史 token 浪费。执行时通过 Task 工具调用 exa-fetcher 子技能，以 stdin 传入命令和 JSON。API Key 可通过环境变量 EXA_API_KEY 或 .env 文件配置，优先级为环境变量高于 .env。所有端点返回 JSON，包含 requestId、results、searchType、context 和 costDollars 等字段。
TypeScript 整洁代码技能，提供代码坏味道目录与审查工作流。坏味道目录分四层：工具层（可由 linter 判定的问题，建议接入 CI）、规则层（逐行启发式 C/E/F/G/N/T 及审查姿态与严重度词汇）、Fowler 变更形态层（霰弹式修改、依恋情结、数据泥团、过长方法、发散式变化、重复代码、过大类、过长参数列表、基本类型偏执、消息链、死代码、臆测性泛化共十二种）、TypeScript 类型层（TS1-TS10，涵盖 any 泄漏、断言与校验、穷尽性、严格性标志、品牌类型）。技能还包含审查姿态三原则、三条有争议规则（函数长度、注释、G23 多态）、多套工作流（代码审查、PR 审查、重构、TDD、新功能、缺陷修复、测试策略、估算、截止日期协商）以及按主题组织的参考文件（规则、示例、知识）。
Brainstorm 是一项用于协作式需求发现与设计框架的技能，适用于需求模糊或高风险的开发工作。它通过结构化对话，将粗略的想法转化为清晰、可评审的设计产出。该技能的工作流程分为若干步骤：首先收集与当前想法相关的项目上下文，例如读取 docs/SUMMARY.md 及与任务相关的详细文档，并检查与想法相关的关键实现文件；其次通过交互式提问工具逐步澄清需求，聚焦目标与用户价值、范围边界、约束条件、成功标准和非目标；然后提出 2 至 5 种可行方案，逐一说明摘要、优点、缺点与风险、复杂度估计及推荐使用条件，并给出推荐选项；在用户选定方案后，按基础、技术细节、交付三个部分增量呈现设计；最后通过提问工具确认下一步动作，可选择立即编写计划、编写产出物、立即实现或结束会话。该技能强调交互轻量迭代、假设显式化、不静默猜测，并明确不在会话中编写生产代码或进行实现变更。产出物会保存到标准化目录 docs/.brainstorms/YYMMDD-HHmm-<topic-slug>/ 下，主文件为 SUMMARY.md。
这是一个用于批量回复 Gmail 邮件的操作配方（recipe），来自 googleworkspace/cli 技能集。它通过命令行查询匹配条件的未读邮件，逐封读取内容，向发件人发送标准回复，并将邮件标记为已读。该配方依赖 gws-gmail 技能，使用 gws gmail 系列命令完成整个流程，适用于客服、支持团队等需要对外部来信进行统一模板化应答的场景。
去除文本中的 AI 生成痕迹，适用于编辑或审阅文本，使其读起来更自然、更像人类书写。该技能基于维基百科「AI 写作特征」综合指南，检测并修复以下模式：夸大的象征意义、宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊归因、破折号过度使用、三段式法则、AI 高频词汇、否定式排比、过多的连接性短语等。
gog 是一个 Google Workspace 命令行工具（CLI，v0.10.0），用于在终端中操作 Gmail、Calendar、Drive、Sheets、Docs、Contacts 和 Tasks。它支持邮件搜索、读取、发送与标签管理，日历事件查看、创建、更新与删除，Drive 文件的上传、下载、搜索、移动、复制与共享，Sheets 的读写、追加、格式化、创建与导出，以及联系人搜索、创建、更新、删除和任务列表的增删改查。命令支持 --json、--plain、--max、--dry-run 等通用选项，适合通过脚本或自动化方式批量处理 Google 服务中的日常事务。