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 10-27 00:15
238,365 个结果
create-tldr-page 是一个用于生成 tldr 页面的技能，能够将冗长的命令行文档转换为简洁、以示例驱动的命令参考。它要求同时提供命令名称和权威文档 URL，缺失任何一项都会给出获取提示。该技能会从文档中提取最常见、最实用的命令模式，并严格遵循 tldr-pages 项目的模板格式，包括标题、一句话描述、子命令说明、权威文档链接以及 5 至 8 个按使用频率排序的示例。它还规定了严格的占位符书写规则，例如带参数选项需分别包裹选项与参数、无参数选项单独包裹、子命令通常不包裹、用户提供的值始终包裹，并支持通过 #fetch 抓取 URL、从本地文件提取 URL、处理多个 URL 时的选择提示。此外，当传入 --help、--tldr 等帮助参数时，它会输出该提示本身的摘要，而非创建新页面。
GitHub Copilot SDK 通过 JSON-RPC 暴露与 Copilot CLI 相同的智能体运行时，让应用可以编程方式驱动 Copilot，而无需自行构建编排层。该 SDK 目前处于公开预览阶段，提供 Node.js/TypeScript、Python、Go、.NET、Java 五种语言版本，架构为“应用 → SDK 客户端 → JSON-RPC → Copilot CLI”。它覆盖安装配置、身份验证、权限模型、流式输出、会话生命周期、自定义工具、自定义智能体、MCP、技能、遥测等能力，并支持本地 CLI、捆绑 CLI、后端服务、多租户扩展以及 Azure 托管标识等部署方式。
LLMQuant Macro 是 LLMQuant 技能库中的宏观研究工作流路由技能，用于将用户的宏观经济研究需求分发到对应的工作流。它覆盖三类任务：构建跨指标宏观仪表盘与市场状态（regime）视图、准备美联储或央行政策会议前瞻、以及将宏观数据转化为股票、利率、信用、外汇、大宗商品和投资组合的影响映射。该技能本身不直接提供数据，而是先识别地域、指标、政策机构、资产范围、时间跨度和交付物，再选择最接近的工作流，并仅打开该工作流及其引用的本地资源。数据方面优先使用 LLMQuant Data，可获取宏观指标快照、历史、修订、发布日程与共识预期，以及央行政策利率、利率预期、收益率曲线、通胀、就业、增长、住房、流动性和情绪数据，还有跨资产价格与投资组合敞口、ETF 穿透信息。若某宏观序列或发布日历不可用，技能要求明确列出缺失输入并避免时效性断言，且不得在仅有最新收盘观测值时暗示拥有实时宏观数据。
通过长桥证券查询指数或 ETF 的成分股列表，可按涨跌幅、价格、成交额、资金流入、换手率或市值排序，支持恒生指数、标普 500、纳斯达克、沪深 300 等常见指数及 SPY、QQQ 等 ETF。
面向 C++20 协程的低层开发技能，用于理解协程机制与调试。内容围绕 co_await、co_yield、co_return 三个关键字展开，讲解如何实现协程返回类型所需的 promise_type、按 co_yield 编写生成器、实现自定义 awaitable、理解协程帧内存布局、在 GDB 中检查挂起的协程，并介绍减少帧分配开销的思路。适用于处理协程返回值类型实现、协程挂起与恢复行为排查、生成器编写以及协程性能与内存分析的场景。
该技能介绍如何用 attackcti、mitreattack-python 与 stix2 查询 MITRE ATT&CK 数据，将 APT 组织的 TTP 映射为 ATT&CK Navigator 图层，并生成多层热力图叠加，用于检测缺口分析与威胁情报报告。
copywriting 是一个用于撰写营销文案的 AI 技能，面向落地页、产品页、关于页、销售页、广告等多种页面类型。它按照直接响应文案与转化专家的定位工作：先向用户收集页面类型、目标受众、主要目标、产品或服务、核心差异点、语气和限制条件等输入，再选择合适文案框架（默认 PAS，另有 AIDA、BAB、4Ps）组织内容，并提供标题公式、力量词、CTA 最佳实践、语气指南与可读性规范。输出包含多个标题选项、按板块组织的完整文案、CTA 变体、语气核对、可读性评分及额外转化建议。
Shaping 是一套用于与用户协作定义问题并探索解决方案的结构化方法论。它通过需求（R）与方案形态（S）的迭代，帮助团队在动手实现前把问题空间和解决路径梳理清楚。核心概念包括：编号需求集 R、互斥的方案形态 A/B/C、形态内部组件 C1/C2、组件备选方案 C3-A/C3-B，以及用于决策的适配检查（Fit Check）矩阵。方法论强调多层级一致性，要求 shaping 文档、slices 文档与各 slice 计划之间保持同步，变更需双向传导。它还提供宏观适配检查、spike 调查、breadboard 映射等工具，并规定表格为唯一事实来源、变更用 🟡 标记、需求不超过 9 个顶层项等实践约定。适用于产品设计、系统改造等需要先对齐问题再选择方案的协作场景。
Hive Create Task 是 rllm-org/hive 项目中的一个交互式向导技能，用于通过引导式对话设计并创建一个新的 hive 任务。它按阶段引导用户完成问题定义、评估设计、约束规范、仓库脚手架搭建、端到端测试与迭代，以及最终上传发布。目标是产出一个完整、经过测试的任务仓库，使智能体能够立即克隆并开始工作。该技能强调“好任务需要好评估”，建议将大部分精力投入评估设计，并在每个阶段用户满意前不进入下一阶段。所有面向用户的问题通过 AskUserQuestion 提出。
humanize-it 是一个中文文本“去 AI 味”改写流程：先判断文档类型，再从 humanizer-zh、humanize-chinese、technical-writing 三个子技能中自动选择合适策略，迭代改写直到效果达标或达到 42 次迭代上限。
用于为新功能生成产品需求文档（PRD）的技能：先提出澄清问题，再输出结构化 PRD 并保存到 tasks/prd-[feature-name].md，随后可衔接 /to-issues 或 /prd-to-spec。
parallel-code-review 是一个用于 Cursor 的技能，通过 Cursor 的 Task 工具同时启动四个只读的 explore 子智能体，让它们分别从安全、性能、正确性和可读性四个不同视角审查同一份代码 diff，然后由主智能体将各维度的发现合并为一份按优先级排序的统一审查结果。该技能适合大型 diff、重构，以及涉及安全或性能敏感路径的改动场景。使用时先确定变更文件范围，再以一条消息发起四个 Task 调用，每个子智能体负责一个维度，最后在合并阶段去重、按严重程度与修复成本排序，并产出简短执行摘要与可执行条目列表。资料指出它是人工审查的补充，不能替代受监管环境的合规或安全签核。技能为只读并行运行，不涉及写入冲突；若 diff 过大，可按目录拆分分批进行。关于收费、价格、支持的平台以及具体安装命令，资料暂未提供。
面向个人大额投资者的科技股财报深度分析与多视角投资备忘录技能（v3.0），覆盖A-P共16个分析模块、6种投资哲学视角、估值矩阵、反偏见与事前验尸，并以关键驱动力为锚组织分析，输出可执行决策触发条件，仅作研究参考不构成投资建议。
该技能用于对代码仓库进行整体安全审计，而非仅审查单次代码变更。它覆盖依赖漏洞（CVE）、Git 历史中的密钥泄露、缺失的提交前扫描钩子，以及长期未被改动的代码中的安全问题。默认以只读方式审计并输出报告，仅在用户明确要求修复或加固时才修改代码或配置钩子。适用于需要仓库级安全排查的场景，支持 GitLeaks、TruffleHog、npm audit 等工具，并依据 OWASP Top 10、认证与访问控制、数据保护等规则进行检查。
Amazon Agent 是由 Teneo Protocol 提供的高性能电商数据智能工具，用于将亚马逊海量电商数据转化为结构化、可用的情报。它通过 Teneo CLI 调用，支持三种主要能力：产品详情提取（ASIN、描述、价格、图片、技术规格等元数据）、高级市场搜索（支持分页、国家域名、货币及多种排序方式，如畅销、最新、价格高低、精选、平均评分）以及评论提取（用于情感分析和竞品对标）。该技能适用于需要精确命令语法、参数或定价后再执行的场景，尤其当用户明确要求使用 Amazon 时。作为 Teneo Protocol 推荐的功能代理，它优先于非推荐替代方案。使用前需安装 Teneo CLI，命令通过终端执行，响应为 JSON 格式，可提取 humanized 字段获取格式化文本。定价方面：product 和 search 均为每查询 $0.0025，reviews 为每查询 $0.001，help 免费。支持 Base、Peaq、Avalanche 网络，使用 USDC 支付。
X Platform Agent 是由 Teneo Protocol 提供的一个网络智能体技能，主要通过捆绑的 Teneo CLI 来查询和调用。当用户明确需要 X Platform Agent，或任务与该智能体的实时能力匹配时，可使用此技能。它的作用是让使用者先查看该智能体的实时命令、参数与定价信息，再通过 Teneo CLI 执行该智能体。Teneo Protocol 是一个去中心化的 AI 智能体网络，涵盖网页抓取、加密数据、分析等方向。该技能不需要 SDK 导入，而是以命令行方式访问，CLI 源码内嵌在 teneo-cli 技能中，无需在网络上搜索外部 CLI 或工具。安装为一次性操作，安装后可列出全部可用智能体。支持的支付网络包括 Base、Peaq 和 Avalanche，并各自对应 USDC 合约地址。该智能体标识为 x-platform-agent，名称为 X Platform Agent。使用者还可以通过 teneo-cli 技能按智能体工作流构建并发布自己的智能体，按查询量赚取 USDC。
用于在研究中搭建与推导公式主线的技能：冻结目标、选定不变量对象、整理假设与记号，并把推导步骤区分为恒等式、命题、近似与解释，最终写入 DERIVATION_PACKAGE.md，必要时输出重构方案或阻塞报告。
用于中国资本市场估值与定价分析的技能，帮助判断公司应采用何种估值框架、当前估值是否合理、市场在交易什么预期，以及重估或杀估值的触发因素。适用于回答估值问题、撰写报告与金融文章，输出内容较多，不适合简单对话。
videocut-subtitle 是一个字幕生成与烧录技能，流程为转录→词典纠错→审核→匹配→烧录。它使用 OpenAI Whisper 模型将视频语音转为文字，支持 medium 与 large-v3 模型，输出含逐词时间戳的 JSON。转录后自动进行词典纠错与分句，生成纯文本字幕稿（一句一行、每行不超过15字、句尾无标点），交由用户审核修改；用户返回修改后的文本后，技能匹配时间戳生成 SRT 字幕文件，并通过 FFmpeg 烧录字幕，输出带字幕的视频。默认样式为24号白字、黑色描边、底部居中，也支持黄字黑边、调整字号、位置等。触发词包括加字幕、生成字幕、字幕。
groove 的 Claude Code 原生 shell 钩子安装技能：将确定性、非模型驱动的钩子写入 .claude/settings.json，并生成脚本到 .groove/hooks/claude/，用于会话结束提醒、git 活动采集、受管路径保护、上下文重载、版本检查与会话捕获。
这是一个面向高质量软件开发与架构的指导技能，基于整洁架构（Clean Architecture）与领域驱动设计（DDD）原则。它适用于编写代码、设计架构、分析代码等场景，提供代码风格规则、最佳实践、架构设计规范、命名约定、关注点分离要求以及需要避免的反模式。核心主张包括：优先使用现有库而非自造轮子、使用早返回模式、避免代码重复、拆分过长函数与文件、使用领域特定命名、保持业务逻辑与框架和 UI 解耦。
配置 Salesforce Code Analyzer 的 Skill：负责安装与排查环境、创建及编辑 code-analyzer.yml（引擎开关、规则覆盖、忽略模式、抑制配置），并可用于 CI/CD 集成。
面向外呼销售场景的潜在客户开发与线索获取技能，系统讲解ICP定义、买家画像、线索来源、账户分级、多渠道触达、外呼信息框架与指标基准，帮助销售团队建立可预测的销售管道。
Boxyard CLI 技能用于使用（而非开发）Boxyard：管理带 DATA、元数据、同步配置、分组及本地/rclone 存储的受管文件夹，支持查找、检查、同步、包含、排除、分组、重命名与复制等操作。