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 10-15 00:40
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2-scope 是 learn-ai-basics 课程中的第二个技能，用于帮助学习者找到或打磨项目想法，并写出范围文档（scope doc）。它通过一次聚焦、自适应的一对一访谈，示范“翻转式互动”（flipped interaction），让学习者练习向智能体提供丰富上下文，而不是只给一句提示词。该技能会先检查项目 devpost/ 目录中的已有产物（learner-profile.md、scope.md、prd.md、spec.md、checklist.md）及其状态，据此决定是提示先运行 1-start、重新开始、继续草稿还是指向 3-prd。访谈默认一次问一个问题，围绕头脑风暴、补齐缺口、找到核心亮点、定义“完成”的样子以及做减法展开，最终把对话提炼为 devpost/scope.md（状态先为 draft，学习者认可后置为 approved）。评审时可按学习者偏好以 Markdown 或 HTML 形式呈现，HTML 版本可包含图示与结构化展示。
6-ship 是「Build With AI Basics」黑客松学习流程中的收尾环节，属于 Devpost Learn 体验的一部分。它的目标是帮助学习者把已经完成的概念验证项目提交出去，而不把它扩展成更大的产品。该技能定位为「收尾者与访谈者」：它不代替学习者写作，而是处理技术性事务并提出有用的问题。具体工作包括：确认项目是否达到可提交状态、准备公开的 GitHub 仓库、录制并分享演示短视频、协助学习者自行撰写提交内容，并以清单形式明确剩余事项。提交要求方面，短视频和公开 GitHub 仓库地址为必需项，两者不能互相替代；项目名称、简短描述、表单必填字段和退出问卷须由学习者本人完成；部署和同伴反馈均为可选项。该技能强调学习者主导，禁止代写提交文案、演示旁白或同伴反馈，仅允许在用户自己写好后修正拼写与语法；涉及公开发布、更改仓库可见性或推送前需获得明确授权。
warranty-tracker 是一个面向建筑项目的保修跟踪与管理技能，用于集中管理工程保修信息。它可以记录每项保修的条目描述、所属建筑系统、保修类型、制造商、承包商、起止日期、年限、保障范围、免责条款以及联系人信息，并支持为保修附加证书、手册、条件说明等文档。系统会根据当前日期自动计算保修状态（有效、90 天内即将到期、已过期）和剩余天数，支持按建筑系统筛选、查询即将到期的保修、生成到期报告，并可导出为 Excel 文件用于移交。此外，它还支持创建和管理保修索赔（草稿、已提交、审核中、已批准、已拒绝、已解决），并汇总索赔数量、未结索赔和已覆盖成本等统计数据。该工具适用于建筑项目收尾与后期运维阶段的保修登记、月度审查、索赔提交和资料移交等场景。
这是一个已弃用的兼容条目，原用于构建状态页（Status Page）。根据资料，状态页构建功能现已迁移至 Pagina 中维护，本条目不再包含任何页面规则，也不再更新。资料建议改用 page-builder 技能来构建新的状态页，安装命令为 npx skills add kostja94/pagina --skill page-builder，并让智能体使用 page-builder 完成构建。除上述迁移说明外，资料未提供该工具的具体功能、收费、价格、平台或使用效果等信息。
Clean Architecture 是一套面向 Flutter 与 Go 应用开发的分层架构指南，强调关注点分离与依赖规则。其核心思想是将系统划分为领域层、应用层、基础设施层和表现层，并规定依赖只能由外向内指向，内层不得依赖外层。在 Flutter 侧，指南建议按功能优先组织目录，使用 flutter_bloc 管理状态、Freezed 生成不可变状态、get_it 做依赖注入、dartz 实现 Either<Failure, Success> 的函数式错误处理。在 Go 后端侧，指南建议分离 Handler、Service、Repository 与领域模型，通过接口驱动开发并在构造函数中注入依赖。测试方面提倡表驱动单元测试、使用接口注入测试替身，并将快速单元测试与集成测试分离。
TikTok Shop Ads 是一个面向 TikTok Shop 广告投放的策略与活动管理技能，覆盖商品购物广告、视频购物广告、直播购物广告等广告形式，提供活动搭建、竞价优化与效果放量的方法框架。该技能可帮助用户分析商品目录、确定广告目标、设计活动结构与受众定向、制定预算与竞价策略、规划创意测试，并围绕 ROAS、CTR、转化率、CPA 等指标进行监控与优化。安装命令为 npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill tiktok-shop-ads -g。其输出为结构化的广告策略文档，包含活动架构表、创意策略、定向策略、竞价与预算方案、效果追踪与测试计划等。需注意，该技能基于最佳实践而非账户实时数据，效果优化需人工监控调整，竞品分析仅限公开信息，归因追踪需手动配置。
mashup-mods 是 universal-modder 技能集中的一个技能，专注于构建跨游戏混搭（mashup）与全面转换类模组，即把一款游戏放进另一款游戏里运行，例如"艾尔登法环里的 Minecraft"或"现代战争 2 里的滑板"。技能文档围绕如何选择实现路线展开，梳理了五种由轻到重的方案：一是在宿主游戏里移植内容（如把苦力怕做成黑暗之魂的敌人）；二是直通式（passthrough），让两个游戏同时运行、通过共享内存、UDP、命名管道或 GPU 共享句柄交换状态并互相渲染；三是把逆向工程出的游戏代码作为库嵌入宿主（如 libsm64）；四是重新实现游戏后融合（如用 Rust 重写 MW2 与滑板 3 并在一个进程里合并）；五是无头重写客方规则、仅保留宿主作为视图。同时强调先确定用户想要客方游戏的哪些真实行为、写下跨进程契约、准备"神谕"验证手段、记录到 MODLOG.md，并遵守离线单机、素材来自用户自有安装、诚实标注 AI 构建与验证程度等边界。
radio-sdr 是一个面向授权射频（RF）与软件定义无线电（SDR）安全研究的技能，主要用于信号识别、屏蔽实验室内的重放可行性研究，以及合法范围内的无线协议分析。它强调频谱与发射受法律严格管制，仅在授权频段、屏蔽室或实验目标上使用，并默认只接收。工作流涵盖法规与许可确认、只收识别中心频率与调制、使用 GNU Radio / URH 分析，重放仅限屏蔽室且需书面允许，结论侧重是否可未授权控制及加固建议。适用场景包括无线遥控、传感器等非 Wi-Fi RF（授权）以及 ADS-B、遥控等协议研究（合法接收）。工具链涉及 RTL-SDR、HackRF、URH、GNU Radio 和 Inspectrum。该技能明确禁止干扰公共通信和未授权发射。
client-review 是一个用于客户回顾会议准备的技能，来自 anthropics/financial-services。它通过汇总账户数据，生成投资组合业绩摘要、资产配置分析、会议议题要点和行动事项。流程覆盖客户背景收集、组合业绩（QTD、YTD、1年、3年、成立至今的收益、基准与Alpha归因）、配置偏离对比与再平衡阈值检查、会议议程、主动建议（再平衡交易、税务亏损收割、现金部署或提取、Roth转换、受益人更新、保险审查）以及一页式客户回顾摘要输出。该技能强调会前了解客户、直面业绩表现、以明确行动事项和日期结束会议，并记录会议笔记和IPS变更，同时要求材料符合公司政策与监管要求。
Returns Analysis 是面向私募股权（PE）交易评估的财务分析技能，用于快速构建 IRR/MOIC 敏感性表格。它围绕进场倍数、杠杆、退出倍数、增长与持有期等变量对投资回报进行建模，流程包括收集交易输入、计算基准情形回报、生成双向敏感性矩阵、构建乐观/基准/悲观三情景分析，并输出含假设页、回报计算、敏感性表与情景摘要的 Excel 工作簿，以及适合投资委员会（IC）演示的一页回报摘要。
3-prd 是 Devpost Learn 学习路径中的第三个技能，用于把已批准的范围文档（scope.md）转化为完整的产品定义文档（PRD）。它通过一次以学习者为主导的产品访谈，帮助明确核心用户旅程、具体行为、界面状态与边界情况，并划定概念验证（POC）的边界。该技能不涉及代码、技术栈或架构，只回答“这个产品做什么”。访谈默认一次问一个开放式问题，根据学习者的编程经验调整深度，最终生成 devpost/prd.md，并可选生成带旅程图的 prd.html 供审阅。
该技能用于优化 Jetpack Compose 中的状态读取方式，解决因在组合阶段读取滚动、动画、手势等高频状态而导致的过度重组问题。核心原则是：状态读取会使读取它的阶段失效，若在 composable 函数体中读取 State<T>，变化会触发组合失效；若在布局或绘制阶段读取，则只影响布局或绘制。技能同时处理“反向写入”问题，即从布局或绘制阶段写入被组合阶段读取的可观察状态，从而引发额外的失效传递。通过将状态读取延迟到布局/绘制回调、使用块形式的修饰符、跨 composable 边界传递提供者 lambda 等结构性手段，减少不必要的重组，提升滚动、动画和手势场景下的性能。
这是一个用于构建粒子系统的 WebGL/Canvas 动画技能。它通过为每个粒子设定简单规则来驱动大量小元素，从而产生涌现式、有机的运动效果。适合制作五彩纸屑、雪、雨、烟雾、火花等庆祝或天气效果，也能实现流场/卷曲噪声旋涡、数据驱动的点云，以及连接点网络（在邻近粒子间连线）等效果。资料介绍了粒子核心循环（每帧累积力、积分速度与位置、老化并在死亡后重生），推荐使用半隐式欧拉法并对 dt 做钳制以保证稳定；说明了重力、阻力、吸引/排斥、弹簧等力函数，以及用噪声生成流场与卷曲噪声的方法。发射方式分为爆发式（纸屑、火花）与连续式（雪、烟雾），并给出随机化与视觉配方建议。对于连接点网络，资料强调用均匀空间网格把 O(n²) 降为 O(n)；对于上千粒子，建议用 Three.js Points 加顶点着色器在 GPU 上动画。最后给出交付与验证规范：产出可直接在浏览器打开的单个 HTML 文件、用累积时间驱动、采用种子化随机数保证可复现、提供 ?t=N 冻结帧用于截图验证，并尊重 prefers-reduced-motion。
Masonry 是一个已弃用的兼容性条目，原用于 Masonry 构建（Masonry construction）。根据资料，该组件现已迁移至 Bricks 中维护，Bricks 是面向 AI 智能体的组件层。此兼容性条目不再包含任何组件规则，也不再维护。如需构建新的 Masonry，应安装并使用 component-builder，通过命令 npx skills add kostja94/bricks --skill component-builder 添加，然后让智能体使用 component-builder 来构建新的 Masonry。
该条目是 Resource Page（资源页）构建功能的已弃用兼容入口。根据资料，Resource Page 的构建工作已迁移至 Pagina（面向 AI 智能体的页面智能层）中的 Resource Page 参考文档维护。此兼容条目不再包含任何页面规则，也不再维护。如需构建新的 Resource Page，应安装并使用 page-builder 技能，安装命令为：npx skills add kostja94/pagina --skill page-builder，然后让智能体使用 page-builder 来构建新的 Resource Page。
Competitor Intel 是一个用于竞品情报分析的技能，通过联网搜索获取可验证的企业经营数据、可落地的借力策略以及对竞品下一步动作的预测。它适用于需要系统调研竞争对手的场景。其执行逻辑为：先检查 $ARGUMENTS 判断执行模式，为空时提示用户补充竞品名称与上下文，有内容时直接进入任务执行；随后可选读取项目根目录的 FOUNDER_CONTEXT.md 以了解自身定位，提取竞品名称、网站、行业与关注领域，再通过强制性联网搜索在 Crunchbase、LinkedIn、Similarweb、Ahrefs、Semrush、Google Trends、BuiltWith、GitHub、Meta 广告库、G2、Capterra、Trustpilot 及新闻与社交渠道中检索商业指标、流量与 SEO、技术与产品、广告投放、弱点与舆情、以及招聘与产品发布等信号；接着只整理带来源的已核实指标，无法找到来源的一律标注为 Not publicly available，不作估算；再基于数据找出三个可利用的弱点并给出 30 至 90 天内可执行的具体步骤；最后依据招聘、融资、内容、合作与创始人动态等信号预测竞品下一步动作，并按指定格式输出，包含已核实商业指标、借力策略、下一步动作预测与信息缺口四个部分。
这是一个用于 Web 可访问性（无障碍）测试的技能，基于 WCAG 2.2 AA 标准，结合 axe-core 与 Playwright 自动化扫描、键盘导航审计、屏幕阅读器测试、ARIA 模式验证以及法律合规映射。它强调自动化只能发现 30-40% 的问题，因此以影响顺序测试：键盘优先、屏幕阅读器其次、自动化最后。技能提供可复用的 checkAccessibility 辅助函数、交互状态扫描、ARIA 快照、手动测试清单、WCAG 2.2 快速参考、可访问模式（表单、弹窗、数据表格、地标）以及 ADA、Section 508、EAA、AODA 等法律映射，并列出反模式与失败模式。
该技能用于借助 Twilio 构建通信功能，覆盖 SMS 短信、语音通话、WhatsApp Business API 与用户验证（2FA），并强调合规、速率限制与错误处理。适用于需要发送短信、拨打电话、电话验证、短信 2FA、WhatsApp API、可编程消息、IVR 系统、TwiML、电话号码验证等场景的开发任务。资料未提供具体价格、收费模式、支持平台与详细使用步骤，使用时需结合环境自行验证与测试。
Roblox 增长设计技能，用于增长诊断、发现、留存、新手引导、实验、LiveOps 与包装（packaging）。该技能强调先诊断再开方：索取看板、发布、获客与会话证据，不臆造指标；定位最窄的断裂环节（曝光→试玩、进入→操控、行动→回报、回流、购买），写出可证伪假设，并优先采用带主指标、反指标、最小可检测效应（MDE）与决策规则的单次测试。同时涵盖主页诊断（低 PTR、高首次试玩流失、低 D1、低 D7/D30、低转化/ARPPU、低付费天数/游玩天数等假设）、2026 算法热点（冷流量、排名、广告、Beta 模式、250 名高活跃玩家要求、体验详情页、发布现实主义）、变现心智模型（消耗品化、痛点产品、点位与时机、多条购买路径、上线后检查附带损伤）以及护栏（准确元数据、避免暗黑模式等）。
@json-render/yaml 是 @json-render/core 的 YAML 线格式（wire format）实现，用于通过流式 YAML 进行渐进式渲染和精确编辑。它提供 JSONL 之外的另一种选择，使用代码围栏（yaml-spec、yaml-edit、yaml-patch、diff）来传递规范。主要能力包括：流式解析器，可逐行增量解析 YAML 并通过 diff 生成 JSON Patch 操作；支持多种编辑模式（RFC 6902 Patch、RFC 7396 Merge、Unified Diff）；提供 yamlPrompt 从 catalog 生成 YAML 系统提示词；以及 AI SDK 的 TransformStream（pipeYamlRender / createYamlTransform），将 YAML 围栏转换为 json-render 补丁。适用于需要边生成边渲染、并对已有规范做增量编辑的 AI 应用场景。
headless-caching-strategy 是 VTEX 官方技能库中面向无头 VTEX 店面的缓存与性能优化技能。它帮助开发者在实现缓存逻辑、CDN 配置或性能优化时，正确区分哪些 VTEX API 可以缓存、哪些绝对不能缓存。该技能将 VTEX API 分为可缓存（公开、只读、非个性化：Intelligent Search、Catalog 公开端点、热门搜索、自动补全）与不可缓存（交易类、个性化、敏感：Checkout、Profile、OMS、Payments、Pricing 私有端点），并给出推荐的 TTL 与 stale-while-revalidate 参数、分层缓存架构（CDN 边缘缓存 + BFF 缓存）、缓存失效策略以及检测规则。适用于为无头 VTEX 店面构建或优化性能的场景。
huashu-md-html 是一套以 Markdown 为中心的文档多向转换流水线，核心理念是「md 生产，多端消费」。它把 Markdown 作为源文件，向 HTML、DOCX、PDF、EPUB 等多种产物输出，同时支持从 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、图片、音频、URL 等格式反向导入为干净的 Markdown。工具包含六个能力：万物转 md、md 转精美 HTML、HTML 转 md、md 转精美 DOCX、md 转精美 PDF、md 转精美 EPUB。HTML 与 PDF 提供四套精挑模板（article、report、reading、interactive），并另有设计师模式可让 AI 介入定制视觉方向。整体强调出版社级排版品位，内置反 AI slop 的审美底线，适合把稿件加工成可发布、可收藏的出版物。
CameraX 技能为 Android 相机开发提供技术指导，聚焦 CameraX 及其 Camera2Interop 工具与 Media3 集成。它给出处理不可变 API 模式、从 Camera1/Camera2 迁移、复杂功能蓝图设计、API 发现、代码质量与架构规则、硬件多样性适配以及常见陷阱的标准做法，适用于实现相机功能、处理异步录制生命周期等场景。
cs-audit 是 CodeStable 体系中的仓库级只读审计技能，用于在用户限定范围内主动扫描代码，产出按严重度与性质交叉分类的发现清单。它补上了“我也不知道哪有问题，你先扫一遍看看”这一诉求：cs-issue 等用户报 bug，cs-refactor 等用户指优化点，cs-keep 等用户说“这事记一下”，而 cs-audit 主动扫描。它只发现、不定修，修复交给 cs-issue 或 cs-refactor。审计覆盖五个维度：bug 隐患、安全、性能、可维护性、架构偏离；每条发现标注性质（bug/security/performance/maintainability/arch-drift）、严重度（P0/P1/P2）、置信度（high/medium/low）和建议动作。结果落盘到 .codestable/audits/{YYYY-MM-DD}-{slug}/ 目录，含 index.md 与 finding-NN.md。启动前需先跑 CodeStable preflight，读 .codestable/attention.md，缺失则先 cs-onboard。