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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Obsidian Notes Creator 是一款用于创建、改进和审查 Obsidian 学习笔记的技能。它可以从讲座、PDF、教科书以及已有笔记中生成学习笔记，支持单篇笔记和整个学科文件夹的处理。其核心目标是让笔记准确、易懂、并能帮助解决不熟悉的问题，强调深度要匹配学习者和请求范围，而非追求装饰和篇幅。使用流程包括先检查和选择模式（创建、改进或审查），理解材料后再扩展内容，解释并演示概念，选用合适的表达方式（包括表格、ASCII、Mermaid、SVG、LaTeX 公式等），最后诚实核验和报告。适用于课程学习、复习备考等场景。
该技能提供使用 tinybird-sdk 包在 Python 中定义 Tinybird 资源的指导，涵盖数据源、管道与端点的声明方式，以及客户端创建、数据摄取与查询、CLI 开发构建部署命令、连接配置、物化视图与 copy/sink 管道等主题。适用于使用 Python 版 Tinybird 项目、从旧版 .datasource/.pipe 文件迁移到 Python，以及搭建 Kafka、S3、GCS 连接等场景。安装命令为 pip install tinybird-sdk，初始化使用 tinybird init，并支持 dev、build、deploy、preview、migrate 等命令。注意该 SDK 仅限服务端使用，令牌不得暴露在浏览器中。
thinking-socratic 是一个苏格拉底式提问思维技能，用于在需求含糊、充满假设或看似“显而易见”时，先提出少数几个关键问题，暴露隐藏需求，再动手构建或做出承诺。它的核心规则是：在构建之前先揭示承重假设或未定义术语；只问自己无法解决的问题；当下一步行动已可决策时即停止提问。该技能适用于需求描述不充分、结论依赖未言明假设、有人把前提当作“显而易见”或过早跳到解决方案、以及需要把模糊症状转化为可检验具体问题的调试场景。它明确列出不适用情形，如规格已清晰可执行、歧义可通过读代码或查文档自行解决、已达成计划执行中途、紧急情况只需一个关键事实等。使用流程包括：指出缺口、优先提出最影响构建的关键问题、根据回答解决或分支、显式陈述假设、在决策就绪时停止。输出包含 gap、resolved_by、questions_asked、assumptions_made_explicit、clarified_requirement、next_action、stop_reason 等字段。
create-voltagent 是 VoltAgent 官方提供的项目创建技能，用于引导用户搭建基于 VoltAgent 框架的 AI 智能体（Agent）项目。它提供三种创建路径：自动设置（运行 npm create voltagent-app@latest 并处理交互提示）、交互式引导（逐步确认服务器框架、AI 提供商与 API 密钥等选项）以及手动安装（自行安装依赖并编写完整可运行示例）。技能内置完整的 CLI 流程说明、项目目录结构、环境变量键名、TypeScript 与 tsdown 配置、工具（Tool）与工作流（Workflow）示例代码，以及基于 Hono 或 Elysia 的入口文件示例，帮助开发者快速从零生成可运行、可扩展的 AI Agent 工程骨架。
dotnet-xunit 介绍 xUnit v3 测试框架在 .NET 中的用法，涵盖 [Fact]/[Theory]、测试夹具、并行配置、IAsyncLifetime、自定义断言与 xUnit 分析器，并给出与 v2 的兼容性差异说明。
Remember 是一个用于整理和保存会话中发现的可复用知识的技能。当用户希望保留或组织会话过程中获得的有用信息时，可使用该技能。它的目标是把具有持久价值、可复用的知识提升到合适的记忆载体中，而不是让这些信息埋没在聊天记录里。该技能区分多种记忆载体：项目记忆（持久的团队/项目知识）、记事本优先区（供后续轮次使用的简短高信号上下文）、记事本工作区（当前会话的临时笔记），以及 Docs / AGENTS / CLAUDE 文件（当确实属于持久指令和约定时使用）。工作流程包括：收集相关会话发现，对每一项进行分类（持久项目事实、临时工作笔记、操作者偏好或指令、重复/过时/冲突信息），为每一项提出最佳存放位置，只写入或更新合适的记忆载体，并指出应清理的重复或冲突项。规则要求：不要把所有内容都倾倒进同一个存储；持久团队知识优先放入项目记忆；短期工作上下文优先放入记事本；条目保持简洁且可操作；不确定的内容应标记为不确定，而不是当作事实存储。输出内容包括：存储了什么、存储在哪里、发现的重复或冲突项。
这是一个面向漏洞扫描的技能，使用 OWASP 工具、CVE 数据库及各类安全扫描器自动检测安全漏洞。适用于安全审计、合规检查、部署前安全检查、持续安全监控、依赖漏洞检测、容器安全扫描及基础设施安全评估等场景。提供 Node.js 和 Python OWASP 扫描器以及 GitHub Actions CI/CD 集成的参考实现，并给出自动化扫描、定期扫描依赖、多工具交叉验证、设置严重性阈值、跟踪漏洞趋势、扫描容器镜像等最佳实践。
面向 SaaS 或软件产品的营销创意技能，内置 139 条成熟营销创意库，根据产品、受众、所处阶段与资源推荐 3-5 条最相关的策略，并给出落地步骤与预期结果。
付费广告投放技能，覆盖 Google、Meta、LinkedIn、X、TikTok 等平台的广告活动创建、优化与扩量。提供目标与预算梳理、受众定位、广告文案框架、创意测试、出价策略、再营销、报表分析与启动前检查清单，并含 ROAS 计算器和账户健康评分脚本。
一个用于解雇前合规复核的技能：通过清单扫描高风险信号，核对各司法辖区的最终薪资、假期折现、通知与大规模裁员规则，并处理遣散与解除协议要点，帮助在决定生效前发现潜在诉讼风险。
X MCP guide 是面向 Cursor 的 X（推特）插件使用指南，用于在用户连接 X 插件或任何 X MCP 后、调用任何 X 工具前提供统一的操作规范。它涵盖连接顺序、额度查询、内置公开读取、三类核心错误处理、X Chat 权限、成本估算与分页字段等要点，帮助代理正确使用 X 的读取、搜索、书签、新闻趋势与聊天能力，并避免误报错误或引导用户购买额度。
Telegram Bot Builder 是一个用于构建 Telegram 机器人的技能，基于 Bot API（v9.4），覆盖 Node.js 与 Python 生态，提供认证、消息、键盘、媒体、支付、内联模式、Webhook 与部署等生产级模式。适用于从零创建机器人、集成 Telegram 消息、设置 Webhook 或长轮询、创建内联键盘与回调、处理媒体、实现 Telegram Payments 或 Stars、构建内联模式、管理群组/频道/论坛话题，以及将机器人部署到生产环境（Docker、PM2、无服务器）。
codebase-refactoring 是一个基于 jscpd 的三阶段代码库重构工作流技能，用于系统性地改善代码库健康度。它依次处理三大维护成本：重复代码、死代码和复杂度。首先通过 npx jscpd --health --reporters ai 测量健康分，该分数由重复、死代码、复杂度三个子分数加权组成，分数越低说明该维度问题越严重，应优先处理。第一步用 --summary 找出重复克隆并应用提取函数、参数化、共享模块等策略；第二步用 --dead-code 从入口点做图遍历，报告未使用文件、导出、符号和导入，按置信度排序并人工验证后删除；第三步用 --complexity 按圈复杂度估算对文件排名，针对深层嵌套、长函数、分支链等采取守卫子句、提取函数、查表等策略。最后重新测量健康分确认改进。适用于被要求清理、改进、重构或偿还技术债的代码库，而非修复单个 bug。
Aspire Deployment 是一个面向 Aspire 应用部署工作流的技能（Skill），用于从 AppHost 模型出发，完成 Aspire 应用的发布、预览、校验、部署与拆除。它覆盖 Docker Compose、Kubernetes（含 AKS）、Azure（Container Apps、App Service、AKS）、AWS 以及预览状态的 Radius 等目标。核心路径为 aspire deploy、aspire publish、aspire destroy、aspire do 等 Aspire CLI 命令，并配合 AppHost 中的部署环境资源进行配置。该技能强调优先使用 Aspire 原生部署方式，先进行预检（参数、密钥、连接字符串、注册表、云账户与区域等），再生成并审阅产物，最后执行部署；在云端可能产生计费资源时，会先询问再执行。它还会根据用户所选目标加载对应的参考文件（Docker Compose、Kubernetes、Azure、AWS、JavaScript、CI/CD、预检等），并借助 aspire docs 搜索获取最新文档与 API 形态，避免臆造包名、方法或命令。
heaptrack 是 Linux 平台上的堆内存分配分析工具技能，用于记录分配轨迹、检测内存泄漏、测量堆峰值占用并定位分配热点，支持 heaptrack_print 文本分析与 heaptrack_gui 图形分析。
面向 Windows C/C++ 项目的 MSVC cl.exe 与 clang-cl 技能，用于配置 Visual Studio、MSBuild 构建，或把 clang-cl 作为 cl.exe 的兼容替代。
该技能用于解析和分析钓鱼邮件的原始标头，通过检查 Received 链、Return-Path、Message-ID 等字段追溯邮件真实来源，并验证 SPF、DKIM、DMARC 记录以识别发件人伪造。适用于事件响应、可疑邮件调查、发件人真实性核验以及递送路径追踪等场景。
介绍 JavaScript 代理模式（Proxy Pattern）的技能，用于拦截对象的属性读取与设置，实现校验、日志、格式化或访问控制。资料说明何时使用与不适用，并给出 get/set 陷阱与 Reflect 的用法示例。
Tailwind CSS 4 的样式编写模式与最佳实践技能，用于在使用 Tailwind（className、variants、cn()）进行样式开发时提供规范指导，尤其适用于动态样式或 CSS 变量的场景。该技能以决策树形式帮助开发者判断何时使用 className、style 属性或 cn() 工具函数，并给出关键规则：禁止在 className 中使用 var() 和十六进制颜色，应改用 Tailwind 语义类；cn() 由 clsx 与 tailwind-merge 组合而成，用于条件类名和潜在冲突合并，静态类名则无需使用。此外还涵盖图表等无法使用 className 的库的样式常量方案、动态值处理、以及 Flexbox、Grid、间距、排版、边框阴影、状态、响应式、暗色模式和任意值等常见模式。
该技能用于向 Remotion 的 Mediabunny WebCodecs 缺陷文档页添加一条浏览器 WebCodecs 缺陷记录。当用户提供 Chromium、WebKit 或 Firefox 的问题链接并希望将其登记到文档时使用。技能会先读取 docs 文件了解当前表格格式，随后打开问题页面核对标题、提交日期、报告者身份与当前状态，然后将浏览器类型映射为产品字段：Chromium 归为 Chrome，WebKit Bugzilla 归为 Safari，Mozilla Bugzilla 归为 Firefox；已修复的标记为 Yes，未解决或新提交的标记为 No，明确拒绝的标记为 Won't fix。最后在表格中新增一行 Markdown 记录，并检查 diff 确认 URL、产品、提交者和修复状态无误。
用于通用 PostgreSQL 表设计的技能，指导用户设计表、模式与数据模型，涵盖主键、规范化、数据类型、索引、分区、约束、JSONB 等核心规则与常见陷阱。
该技能用于在 Vapi 中构建基于可视化节点的对话工作流，通过对话步骤、工具执行、条件分支和转接等节点实现对话的确定性控制。适用于需要多步骤流程、明确流程走向和复杂状态管理的场景，而简单对话则更适合使用 Assistant。工作流可通过 Vapi Dashboard 可视化编辑器创建，也可通过 API 配置。使用前需确保已设置 VAPI_API_KEY。
本技能用于实现强加密，涵盖 AES、RSA、TLS 及密钥管理，适用于保护静态数据、传输中数据或实现端到端加密。其内容围绕在静态与传输场景下保护敏感数据，采用行业标准加密算法与密钥管理实践。使用场景包括敏感数据存储、数据库加密、文件加密、通信安全、合规要求（GDPR、HIPAA、PCI-DSS）、密码存储以及端到端加密。提供的快速入门包含一个 Node.js 加密服务类示例，使用 AES-256-GCM 对称加密，并涉及密钥生成与基于 PBKDF2 的密钥派生。参考指南覆盖 Node.js 加密库、Python 密码学实现、PostgreSQL 数据库加密以及 TLS/SSL 配置。最佳实践方面，建议对称加密使用 AES-256-GCM，非对称加密使用 RSA-4096 或 ECC，实施密钥轮换，使用安全密钥存储（HSM、KMS），对密码加盐并哈希，传输加密使用 TLS 1.2+，实施密钥派生（PBKDF2、Argon2），使用认证加密；同时避免自行实现加密、将密钥存入代码、使用 ECB 模式、使用 MD5 或 SHA1、重用 IV/nonce、使用弱密钥长度以及跳过认证标签。
用于生成、编写和校验 PromQL 查询、指标表达式、告警规则、记录规则及 Prometheus 仪表板查询的技能，内建最佳实践与交互式规划流程。