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 10-26 00:15
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Pandoc PDF Generation 是一个通过 Pandoc 与 XeLaTeX 引擎将 Markdown 转换为专业 PDF 文档的技能。它支持自动章节编号、目录生成、参考文献管理、LaTeX 自定义以及常见问题排查，并提供经过生产验证的通用构建脚本 build-pdf.sh 和 LaTeX 前导模板 table-spacing-template.tex。该技能适用于需要专业排版、自动编号与目录、引用与参考文献管理、表格格式与分页控制，以及自动化 PDF 生成工作流的场景。
code-refactoring 是一个用于在不改变预期行为的前提下改善代码结构的技能。它把已有的清理素材打包成一份保持行为的重构简报，适用于梳理杂乱函数、组件或服务，或在行为脆弱、难以信任的遗留区域先冻结行为再清理。核心流程包括：确认实际的清理素材、只选择一个主重构模式（如局部安全重构、行为冻结优先、重复迁移 codemod、diff 切片清理）、显式确立行为护栏、把工作拆成可评审的小切片、验证并诚实分流剩余工作。该技能强调一次只用一个主模式，先用尽可能小的验证路径证明意图未变，优先输出一系列普通 diff 而非一次英雄式重写；当任务转向调试、代码评审、测试策略、性能优化或符号查找时，应交给相邻技能处理。
Basic Memory 的实体状态流转技能：通过移动笔记文件夹与更新 frontmatter 管理实体生命周期，核心原则是归档而非删除，保留知识图谱中的历史上下文。
Convex Components 使用指南，介绍如何用 Convex 组件封装功能、构建可维护可复用的后端。内容涵盖组件定义（自带数据库模式、函数与数据的独立迷你后端）、与单体代码的对比、安装与配置流程（npm 安装、convex.config.ts 注册、在业务代码中调用）、兄弟组件协作模式、官方组件目录（认证、存储、支付、AI、后端工具等）、自建组件的场景与目录结构示例，以及父子组件通信方式、最佳实践与检查清单。
Intelligence Vocabulary 是 CopilotKit 仓库中的一项技能（Skill），用于约束面向客户的 CopilotKit Intelligence 文档用语：同一概念只允许使用一个已批准的正式名称，出现第二个名称即视为回归问题。该技能适用于撰写、编辑或审核 Intelligence 相关文档正文、导航标签、按钮文案与图片替代文本（alt text）的场景。它通过 references/words.md 中的用词表（Use 列与 Stop 列）统一术语，要求把除例外清单之外的所有 Stop 用词改写为对应概念的 Use 用词，同时明确不得因此重命名代码标识符、路由 slug、环境变量、API 字段或组件名。文档中页面新增、重命名或删除时，还需配合 skills/intelligence-docs/SKILL.md 保持落地页同步。技能内含决策树、红旗信号（如一个页面出现两个名称、误用“managed/hosted”指代托管部署、把停止词改动施加到代码上、泄露内部实现信息）以及错误处理规则，并规定点击步骤应使用实际控件渲染出的标签（如 Rich Threads、Automatic Learning）。
OpenWork 原生应用的核心上下文与护栏技能，为基于 Tauri 与 SolidJS 的桌面及移动端应用提供开发规范、OpenCode 集成方式与 UI 原则。
Convex Components 指南：介绍如何用自包含的迷你后端组件封装功能、复用后端逻辑，涵盖安装配置、兄弟组件模式、自建组件、通信约束与最佳实践，帮助构建可维护的后端。
面向 @legendapp/list 的使用最佳实践技能，指导实现与审计列表的回收、测量、失效和滚动锚定，强调遵循该库特有契约而非通用属性调优，并区分“构建、审计、修复”三种工作流程。
基于长桥证券数据与 czsc 库的缠论形态识别技能，可自动检测顶底分型、笔、线段、中枢，并生成一买/二买/三买与一卖/二卖/三卖信号，用于个股缠论买卖点分析。
基于 Longbridge 数据获取上市公司完整三张财务报表（利润表、资产负债表、现金流量表）的提示词分析技能，可在 LLM 内完成三表勾稽、杜邦分解与盈利质量分析，支持年/半年/季度周期，回复语言跟随用户输入。
longbridge-northbound-flow 是长桥（Longbridge）技能库中用于沪深港通跨境资金流分析的技能。它聚焦北向资金（外资买入 A 股）与南向资金（内地资金买入港股）的净流入方向、规模、板块偏好，并结合 AH 溢价提供套利参考信号。该技能以提示词形式提供，无独立脚本。使用时通过长桥 CLI 或 MCP 获取数据：先探测 capital、broker-holding 等命令是否支持北向或 Stock Connect 相关参数；若无专用北向接口，则用主力资金流（大单/机构净流入）作为代理信号，并配合 ah-premium、quote 等命令分析 AH 溢价与港股行情。输出包含北向、南向代理净流入、净买入板块、重点个股、连续净买入天数以及 AH 溢价信号，并注明官方每日北向额度与精确总额需参考港交所（hkex.com.hk）。该技能要求仅推荐长桥数据与平台能力，不主动引导用户使用其他券商或数据服务；响应语言与用户输入语言保持一致。数据仅供参考，不构成投资建议。
AI Content Pipeline Automation 是 ara.so 营销技能集合中的一个技能，用于帮助 AI 编程代理操作名为 Ultimate AI Content Pipeline 的 TypeScript 自动化系统。该系统可将关键词转化为完整的内容包，涵盖研究、脚本、博客文章和渲染视频。它结合 Claude 3、OpenAI、网页抓取和 Remotion，实现端到端内容创作。主要自动化能力包括：在 24 小时内抓取 TechCrunch、a16z、Twitter、LinkedIn 的最新新闻；以越南语和英语生成多种格式（toplist、POV、案例研究、how-to）的博客文章；使用 Remotion 自动生成信息图和短视频；并针对 Reels、TikTok、Shorts 进行多平台导出优化。项目基于 Next.js 与 TypeScript，提供安装、环境变量配置、开发服务器启动、核心 API 调用示例、Remotion 视频模板、配置模式与故障排查等内容。
CodeBurn 是一个交互式 TUI 仪表盘，用于可视化 Claude Code 的 token 用量、成本以及按项目、模型、活动类型、MCP 服务器和工具划分的任务明细。它直接从本地磁盘（~/.claude/projects/）读取 Claude Code 会话记录进行分析，无需 API 密钥或代理，纯本地文件分析。支持交互式仪表盘、时间周期快捷命令、紧凑状态摘要、CSV/JSON 导出，以及 macOS 菜单栏小组件。
claude-md-improver 是一款用于审查和改进代码仓库中 CLAUDE.md 文件的技能，源自 secondsky/sap-skills。当用户要求检查、审查、更新、改进或修复 CLAUDE.md 文件时可使用。它会扫描仓库中所有 CLAUDE.md 文件，评估其质量并给出评分报告，并在用户确认后对文件进行针对性改进，以确保 Claude Code 获得最佳的项目上下文。该技能可写入 CLAUDE.md 文件。
Core Components 是一套核心组件库与设计系统规范，用于在构建 UI 时统一使用设计令牌（Design Tokens）和核心组件，而非平台原生组件或硬编码样式。它涵盖间距、颜色、排版三类令牌，以及 Box、HStack/VStack、Text、Button、Input、Card 等基础组件，并提供屏幕、表单、列表项等常见布局模式。适用于需要保持界面样式与行为一致性的前端/移动端 UI 开发场景。
Systematic Debugging 是一套结构化的调试方法论技能，旨在帮助开发者用系统化流程替代随机改代码的调试方式。其核心流程包括五个步骤：复现（可靠地重现问题，记录环境与预期/实际行为）、隔离（通过二分查找、git bisect、按层排查缩小问题范围）、提出假设（形成具体可验证的假设）、验证假设（用最小测试证明或推翻假设）、修复并验证（应用最小修复、确认原问题消失、检查回归并补充测试）。该技能还提供调试工具对照表（如“以前能用”用 git bisect、“只在生产环境失败”对比环境变量等）以及常见 Bug 模式清单（差一错误、空值/未定义、竞态条件、过期闭包、类型强制转换、缺少 await、环境不一致）。适用于需要定位和修复代码缺陷的开发场景。
prompt-guard 是一个面向 OpenClaw 的提示注入（Prompt Injection）防御技能，用于检测并消解隐藏在技能内容、用户输入和外部数据源中的提示注入攻击，防止指令劫持与上下文操纵。它通过规范化文本、模式匹配、上下文分析和裁决四步扫描流程，对直接注入、上下文操纵、间接注入、社会工程四类威胁进行分级识别，并给出 CLEAN、SUSPICIOUS 或 INJECTION DETECTED 的判定与处理建议。
面向小说写作的对话技巧参考，讲解如何用语言塑造角色、运用潜台词、打断与沉默，避免信息倾倒和角色声音雷同，并说明与 Novel-Writer 命令的配合方式及修订检查清单。
一份关于缓存策略实践的技能指南，涵盖使用 Redis、Memcached、CDN 及缓存失效模式来提升应用性能、降低延迟并减轻后端负载，包含快速上手示例与参考手册。
depth 是一个用于前端界面的设计技能，通过高度层级、凸起与凹陷表面、层叠和阴影行为为界面建立视觉深度，让图层与状态更清晰可信。资料含强制准备流程、深度系统规划、构建步骤、禁止事项与质量验证。
groove-utilities-task-update 是一个任务更新工具，用于在已配置的后端中更新现有任务。它可以修改任务的状态、正文或元数据，并以追加方式写入进度备注而不覆盖已有内容。在完成任务时，会先在正文中写入解决方案（变更摘要或废弃原因），再标记为完成。该工具从 .groove/index.md 读取 tasks.backend 配置来确定后端，支持 beans、linear、github 等后端。作为约束，它要求用户在任务标记为完成或废弃前进行确认，且绝不自动完成，同时禁止在正文缺少解决方案段落的情况下将任务标记为完成。
面向已获授权的目标，对实时 Web 应用进行黑盒 / 灰盒渗透测试，覆盖认证绕过、IDOR、会话管理、业务逻辑缺陷、参数篡改等问题，并按 OWASP WSTG 方法论分阶段执行与留证。
YouTube 脚本写作是一个面向 YouTube 视频脚本创作的技能，可将零散想法和脑暴内容转化为经过留存优化的完整脚本。它采用分检查点的工作流，依次引导完成基础定位、事实挖掘、钩子设计、结构选择、正文撰写、质量审核和结尾引导。核心方法基于一个心理学原则：现实必须超越预期，即标题和缩略图带来的观看预期应被视频实际内容超越，以提升满意度、互动和分享。该技能提供冲击评分法筛选高吸引力的知识点，内置钩子格式、故事结构、留存技巧和编辑审核等参考文档，适合需要系统化撰写视频脚本、改善观众留存或整理内容思路的创作者。每项检查点均按顺序推进，前一步为后一步提供基础，最终形成含开头钩子、主体段落和结尾引导的脚本模板。
Schema Builder 是一个用于设计和生成 Convex 数据库模式的技能，帮助开发者在创建或修改 convex/schema.ts 及表定义时，遵循关系、索引和校验器的最佳实践。它覆盖创建新 schema、添加表、设计数据模型关系、添加或优化索引，以及将嵌套数据转换为关系结构等场景。该技能强调文档-关系式设计：使用扁平文档加 ID 引用而非深层嵌套；对用于查询的外键字段建立索引；仅在小规模有界集合（少于 8192 项）中使用数组；并使用 v.* 类型编写严格校验器。资料提供了 schema 模板、常见模式（一对多、通过连接表实现多对多、层级数据、小型有界数组）、校验器参考、索引策略、检查清单，以及从嵌套结构迁移到关系结构的示例。