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
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paper-slides 是一个用于从已编译论文生成会议演讲幻灯片的技能。它接收论文目录作为输入，输出 beamer LaTeX 编译的 PDF 幻灯片，并可选导出可编辑的 PPTX，同时生成演讲者备注和完整演讲脚本。该技能支持多种会议场地配色方案（NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP、CVPR、ECCV、GENERIC），支持多种演讲类型（oral、spotlight、poster-talk、invited），并根据演讲时长自动调整幻灯片数量。它包含内容提取、幻灯片大纲、逐页内容起草、LaTeX 生成、编译、外部模型审查、演讲者备注、PPTX 导出和完整演讲脚本等阶段，并在关键节点等待用户确认。
面向 Solana DEX 的订单流分析技能，用于识别买卖方向、买卖压力、成交量分布与动量信号，并检测鲸鱼活动、代币换手率与水洗交易。
基于 XGBoost 与 LightGBM 的机器学习交易信号分类技能，涵盖标签生成、前向验证、SHAP 特征重要性与阈值优化，可用于预测资产价格在给定前向周期内的涨跌方向。
为 Cursor 安装 groove 原生钩子的管理技能：在 .cursor/hooks.json 注册确定性、不经过模型的钩子脚本，支持压缩后重新加载上下文、会话结束提醒、Git 活动捕获、会话捕获、版本检查和阻止受管路径写入。
用于记录和解决会话中暂缓事项的技能：把“以后再说”的待办保存为承诺，支持添加、列出与逐条解决。依赖已配置的任务后端。
groove-work-doc 是 groove 技能集中的一个文档生成技能，用于为代码库中的组件或概念创建“X 是如何工作的”说明文档。它接收 $ARGUMENTS 作为文档主题（如提供），产出结构化的文档文件，供后续的智能体或人类开发者接手代码库时参考。生成的文档必须包含四个部分：Overview（该组件/概念是什么、解决什么问题）、Key Files（最重要文件及其一行角色说明）、How It Works（主流程或逻辑的分步说明）、Gotchas（非显而易见的约束、边界情况、已知坑点）。执行约束包括：对主题做文件名净化（去除路径分隔符、特殊字符和 ../ 遍历模式）、文档目录固定为 .groove/memory/docs/ 并在缺失时创建、写前需用 Explore 智能体充分研究代码库并引用真实文件路径、范围模糊时询问用户受众、在隔离上下文中撰写、完成前验证四个必备章节齐备、各章节保持简洁。
这是一个动画与品牌一致性技能，用于当动画风格与品牌个性不符、显得千篇一律或与设计语言冲突时进行诊断和修正。它借助迪士尼动画原则，将动画风格与品牌形象对齐，帮助团队识别“偏离品牌”的动画问题。技能按原则分类诊断：Appeal（动画缺乏独特个性时定义品牌动效属性，如活泼、专业、有活力）、Exaggeration（夸张程度与品牌匹配，奢侈品宜克制、活泼品牌宜弹跳、企业宜收敛）、Timing（速度匹配品牌能量，快速品牌 100-200ms，沉稳品牌 300-500ms，并定义统一的时序刻度）、Squash and Stretch（弹性效果与严肃品牌冲突时改用缩放变换）、Secondary Action（次要动作应强化品牌个性）。提供快速修复方法：创建动效风格指南、定义 3-5 个品牌动效关键词、构建可复用动画令牌、审计现有动画、创建动画组件。还附带排查清单和品牌动效令牌的 CSS 代码模式。适用场景为产品动画设计评审、设计系统动效规范建设、品牌一致性维护等。限制方面，资料未提供具体收费、平台支持或价格信息。
Slow In / Slow Out Mastery 是一份关于动画缓动原理的技能资料，聚焦“慢入慢出”（又称 ease in / ease out）这一动画基本原则。资料指出，现实中的物体不会匀速运动，而是从静止加速、再减速停止；缺少缓动会让动画显得机械，加入缓动则让运动富有生命感。内容涵盖核心理论（慢出、慢入、线性运动）、间距原理（传统动画通过绘制间距控制速度，数字动画通过缓动曲线控制）、常见缓动函数（Ease Out、Ease In、Ease In Out、Linear、自定义贝塞尔曲线）、与其他动画原则的交互（时间、预备动作、跟随动作、挤压拉伸）、各领域应用（UI/动效设计、角色动画、动态图形、游戏手感）、常见错误、弹跳与弹性扩展，以及 80/20 法则和实现启发式。
Staging Mastery（布局引导）是动画原则体系中的一个技能，用于在编排场景、设计版式、引导用户注意力或确保任一时刻只传达一个清晰想法时使用。它源自戏剧的“布局”概念，核心是让一个想法被明确无误地呈现出来。技能强调每个画面或时刻应只有一个主要关注点，次要元素只做支撑而不竞争；并给出剪影测试、对比、孤立、引导线、深度定位、运动差异等工具，以及注意力层级（主行为、次行为、环境运动）。它还讨论了与其他动画原则的交互，以及在 UI/动效设计、角色动画、数据可视化、演示设计等领域的具体应用与常见错误。
canghe-article-illustrator 是一款分析文章结构、识别需要配图位置并按 Type × Style 两维度生成插图的技能。适用于为文章自动规划并生成信息图、场景图、流程图、对比图、框架图、时间线等配图。
Grill With Docs 是一个用于挑战和打磨创作计划的技能。它通过持续追问作者，对照项目已记录的决策来检验计划，并统一术语。使用时需先加载 /intent-modeling。它会识别决策分支、依赖顺序、需要精确化的术语和隐含假设，从最高杠杆的未解决依赖开始，逐支推进。每轮只聚焦下一个未解决分支或一组相关问题，并给出推荐答案，等待作者回复。它会对照知识库词汇表、CLAUDE.md 约定、工作笔记和既往决策来挑战术语，将模糊或过载的词汇锐化为规范术语。需要跨材料取证时，会直接读取特定文件或派生子代理收集证据。决策确定后，会即时更新工作笔记、知识库词汇页，并在必要时创建持久决策记录。会话在决策树所有分支解决且文档反映共识后结束。
该技能用于通过 ray.so 生成精美的代码片段图片并保存到本地。使用前需确认 agent-browser 可用，并从 ray.so 的 GitHub 仓库获取当前可用的主题与语言列表。生成前必须向用户询问全部样式参数，包括主题、语言（可推断时跳过）、深色/浅色模式、是否显示渐变背景、内边距、是否显示行号以及是否添加标题。随后将代码进行 Base64 编码并 URL 编码，把所有参数放入 ray.so 的 URL 哈希中构建链接，再用 agent-browser 打开页面，加载 html-to-image 库以 4 倍像素比截取高清图片，最终转换为 PNG 文件保存到当前工作目录。适用于需要将代码转为可分享图片的场景。
Firecrawl 是一个面向 AI 的 Web 数据 API，可将网站转换为适合大语言模型使用的 Markdown 或结构化数据。它支持 JavaScript 渲染、反爬绕过、格式转换、文档解析、自主智能体、变更追踪和品牌信息提取。该技能基于 Firecrawl API v2，提供 scrape、crawl、map、search、extract、agent、batch-scrape 等端点，并给出 Python 与 JavaScript SDK 的调用示例。适用于需要将网页内容转为 LLM 可读数据、批量抓取、结构化提取或监控内容变化的场景。
brainstorming 是一套用于创意思维的 AI 技能，帮助用户扩展已有想法或跳出趋同思维。资料将其分为「卡住」与「种子」两种模式，分别用逃逸协议与种子扩展协议引导探索，并给出状态诊断、阶段步骤和常见反模式。
explore 是 Beat 工作流中的探索模式技能，用于在提交变更前梳理想法、调研问题或澄清需求。它只做思考与调查，不写代码、不做实现，允许读文件和搜索代码，并可按需产出 Beat 工件。
基于长桥证券数据对单一标的做市场微观结构分析，结合盘口深度、逐笔成交与资金流，评估买卖价差、订单流失衡、流动性深度、大单压力与挂单墙，输出结构化报告。
该技能用于指导 Rust 交叉编译流程，帮助为不同目标架构或操作系统构建 Rust 二进制文件。内容涵盖通过 rustup 添加目标平台、使用 cross 进行基于 Docker 的封闭式交叉构建、使用 cargo-zigbuild 实现零配置交叉编译、配置 .cargo/config.toml，以及面向嵌入式裸机（no_std）目标的构建方法。适用触发场景包括：为 ARM/aarch64 交叉编译 Rust、为不同操作系统构建二进制、使用 cross 工具、为嵌入式 no_std 目标构建、使用 cargo-zigbuild，以及交叉编译后的二进制在目标上无法运行的排查。
简化级联（Simplification Cascades）：寻找一个洞察来消除多个组件，即“如果这一点成立，就不再需要 X、Y、Z”，用于发现能统一多个相似实现、消除特殊分支与重复配置的核心抽象。
基于 AST 的结构化代码搜索与重构工具，通过 ast-grep MCP 实现，能按语法匹配函数调用、导入、类定义等模式，并可做替换重构与变量重命名。
Planning Agent 是一个根据对话上下文生成实现计划与交接文档（handoff）的规划智能体，属于 continuous-claude-v3 技能集合。它被编排器（orchestrator）派生后，会接收对话上下文、连续性账本（continuity ledger，若存在）、交接目录以及针对存量代码库预生成的代码库地图（brownfield 场景）等信息。其工作流程包括：理解功能需求、研究代码库、读取关键文件、编写实现计划、创建交接文档，并在返回前进行预演式风险分析（pre-mortem）。计划文档通常写入 thoughts/shared/plans/ 目录，交接文档写入指定的交接目录。对于复杂功能，它还支持深度访谈模式，通过反复提问澄清问题定义、用户背景、技术约束、边界情况、成功标准和权衡取舍。
tui-design 是一套终端用户界面（TUI）设计技能，指导布局选择、配色、键盘导航、异步状态与终端能力适配，强调可访问性、输入响应与终端状态恢复，适用于 Ratatui、Crossterm 等 TUI 开发场景。
Little Snitch for Linux 是一个用 Rust 编写的开源 eBPF 网络监控与阻断工具包，属于 Objective Development 旗下 Little Snitch 产品的开源部分。它通过将 eBPF 程序挂载到 Linux 内核来拦截网络连接，并借助 eBPF maps 在内核空间与用户空间之间共享数据。开源部分包含 eBPF 程序、共享类型定义以及一个演示运行器（demo-runner）；完整产品还包含额外的专有 UI 与规则引擎组件。项目要求 Linux 内核 5.15+、启用 eBPF 支持，并需要 CAP_BPF 或 root 权限加载 eBPF 程序。代码以 GPL-2.0 许可发布。
这是一个名为「Verification Before Completion」的智能体技能，核心主张是：在没有验证证据的情况下宣称工作完成，是不诚实而非高效。它要求在任何成功或完成声明之前，必须先运行完整的验证命令、读取完整输出、检查退出码与失败数量，确认输出支持该声明后，才能作出声明。技能给出了「铁律」——没有新鲜的验证证据，不得声称完成；并提供了门控流程（识别命令、运行、读取、验证、再声明）、常见失败对照表、危险信号清单、借口防范表，以及测试、回归测试、构建、需求核对、智能体委派等关键模式。适用于提交、创建 PR、任务完成、进入下一任务、委派智能体等场景，强调规则适用于原话、改写、同义词及任何暗示成功的表达。
这是一个用于指导 AI 编程助手执行代码审查的技能（Skill），名称为 reviewing-code，来源于 spencerpauly/awesome-cursor-skills。当用户请求代码审查、代码反馈或代码质量检查时启用。技能要求审查者先阅读文件或 diff 以理解代码变更的范围（新功能、缺陷修复或重构），然后从正确性、可维护性、性能、类型安全（TypeScript 项目）和测试五个维度逐项检查，最后按严重程度（必须修复、建议修复、小问题）组织审查反馈，并为每条问题提供文件、行号、问题描述和修改建议。该技能强调建设性反馈、肯定做得好的部分，并避免纠结应由 linter 或 formatter 处理的风格问题。