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 10-28 00:17
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均值回归（Mean Reversion）策略工具集，用于统计确认金融时间序列是否具有均值回归特性，并据此构建交易信号。它提供 Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验、Hurst 指数、方差比检验来判断序列的平稳性，用 AR(1) 回归估算半衰期，用 z-score 构建入场/出场/止损信号，并用 Ornstein-Uhlenbeck 过程进行连续时间建模与参数估计。工具覆盖单资产均值回归、配对交易和统计套利三种策略类型，同时讨论加密市场中的特殊考虑（如趋势性强、半衰期短、交易成本高）。该技能仅提供分析与信息工具，不构成财务建议或交易推荐。
这是一个用于 Solana 代币的巨鲸跟踪技能，通过监控大额钱包的链上行为，识别吸筹、派发和聪明钱动向，并在价格反应之前生成信号。核心能力包括：识别巨鲸（按绝对与相对阈值分类）、检测吸筹与派发模式、管理巨鲸观察名单、跨代币资金流向分析、以及基于 Helius 等数据源生成实时的鲸鱼买卖、吸筹和派发信号。适用于 Solana 生态的交易研究与链上情报分析，帮助评估代币集中度风险、跟踪聪明钱头寸及预警大额抛售。
用于解释、起草和校验 Obsidian Bases 的 .base 文件，支持 filters、formulas、properties、summaries 及表格、卡片、列表视图；以只读方式回答语法与设计问题，编辑需通过 claude-obsidian 事务流程应用。
该技能用于设计和实现 CI/CD 流水线，支持 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 或 CircleCI，适用于自动化测试、构建和部署工作流。它提供最小可用的 GitHub Actions 示例，并附带针对 GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins 及通用 CI/CD 脚本的参考指南，同时给出流水线最佳实践清单，涵盖快速失败、并行测试、依赖缓存、密钥管理、生产部署审批、失败告警、环境配置一致性、基础设施即代码等要点，以及不应在流水线配置中存储凭据、无测试部署、跳过安全扫描等禁忌。
BMad Help 是 BMad 方法工作流中的辅助技能，用于分析用户当前所处的模块与阶段、已完成内容，并回答 BMad 相关问题或推荐下一步应使用的技能。适用于用户询问“我该做什么”“bmad help”等求助场景。
docs 是一个用于在项目 docs/ 目录中创建或更新项目文档的技能，适用于项目需要初始化文档，或将现有文档同步到当前代码库的场景。它以一致、轻量的结构维护项目文档，主要输出包括 docs/SUMMARY.md 文档入口（包含 Agent Context Guide，始终重新生成）、docs/architecture/（系统设计、基础设施、组件交互、数据流、功能流）、docs/codebase/（文件组织、目录结构、入口点、关键模块及其职责）、docs/code-standard/（编码约定、命名规则、风格指南、环境搭建、团队自定义规则与模式）、docs/project-pdr/（产品目标、用例、业务规则、约束与决策依据）四类主题目录，并保持 README.md 中的文档链接与项目摘要同步。其工作流包括上下文扫描、行为推断（初始化或增量更新）、生成文档、同步 README、校验质量等步骤，强调基于代码事实、避免编造需求、优先做外科手术式增量更新而非全量重写。
Token Optimizer 是面向 OpenClaw 智能体的优化技能套件，用于防止 token 泄漏与上下文膨胀。它提供程序化知识，帮助保持 OpenClaw 实例精简高效，涵盖后台任务隔离（Cron）、本地 RAG 记忆检索、上下文重置与总结协议、会话记录索引以及向量与 BM25 混合搜索等实践。适用于需要控制上下文规模、降低 token 消耗、提升响应速度的 OpenClaw 使用场景。
该技能面向营销团队，覆盖活动策划、内容与文案、社交媒体、邮件营销、数据分析与衡量，提供结构化工作流、渠道选择决策框架、常见问题解决方案和协作建议，可配合 campaigns.md、content.md 等文档使用。
这是一个面向 React + TypeScript 开发的技能（Skill），帮助在使用 TypeScript 编写 React 组件、为 Hook 标注类型、处理事件，或使用 React 19、Server Components 等特性时提供类型安全指导。内容涵盖组件 Props 类型、事件处理器类型、useState/useRef/useReducer/useContext 等 Hook 的类型写法、泛型组件、Server Components 与 Server Actions、以及 TanStack Router 和 React Router v7 的类型安全路由模式，并列出应始终遵循和应避免的实践。
面向动画教学场景的技能资料，帮助教师、导师或团队成员按学生水平讲解动画十二原则，包含每项原则的演示方式、常见理解误区和关键提示语，并给出教学推进顺序建议。
lists-grids 是动画原则技能，用于为列表、网格、表格等集合元素设计排序、筛选与加载动画，将迪士尼十二动画原则应用到界面动效中，帮助实现平滑、有组织的过渡效果。
用于用户未注意到反馈、错过状态变化或无法判断操作是否成功的场景，借助迪士尼动画原则让反馈动画更醒目，包含问题诊断、快速修复与排查清单。
该技能面向 Tauri v2 框架的安全模型，提供安全基线、加固与运行时权限控制方面的指导。当用户提到 Tauri v2 安全基线、安全加固、审计、CSP、HTTP 头或运行时权限（runtime authority）时使用。技能的工作流程包括：明确应用所处的平台、窗口与数据敏感度；建立由功能到插件、能力（Capability）与 Scope 的能力矩阵；为每个窗口定义 CSP 与 HTTP 头；校验运行时权限与插件权限；最终输出上线安全检查清单与验证计划。产出物包括最小权限能力矩阵、按窗口划分的 CSP 与 Headers 方案以及上线安全检查清单。适用范围限定在 Tauri v2 安全模型与基线加固，涉及 Capabilities、Scope、CSP、headers 与运行时控制；不涉及后端鉴权与服务器安全。资料还列出常见陷阱，如版本兼容性、配置文件格式、环境变量、依赖冲突与性能问题，并给出环境准备、配置初始化、核心功能使用、测试验证、部署上线的使用流程。
该技能提供结构化的代码审查指导，帮助在合并前发现缺陷并提升代码质量。适用于人工审查者和 AI 智能体，覆盖正确性、可维护性、性能与安全四大审查重点，并给出代码坏味道清单、注释分级规范、复杂度阈值、反模式及审查指标。核心原则指出审查有效性随 PR 规模急剧下降：400 行以内缺陷检出率最高，800 行以上有效性下降约 90%。
基于 Longbridge 高股息筛选技能，按指数成分股分析 A股/港股/美股的高分红标的，从股息率、派息率、自由现金流覆盖、分红稳定性与增长、ROE 等指标打分并排序，输出候选名单与可持续性分析。
longbridge-market-scanner 是一个综合市场扫描工具，面向 Longbridge 平台用户，用于在一次操作中同时处理一个或多个标的的实时行情、资金流向（大单/中单/小单分布）与 K 线数据。它把长桥的行情、资金与日线 OHLCV 三种数据组合起来，在上下文中计算 MACD、RSI、布林带等技术指标，并为每个标的输出一张扫描卡，内容包括最新价与涨跌幅、大单净流入、MACD 信号、RSI(14) 和布林带位置等字段。回复语言会自动匹配用户的输入语言（简体中文、繁体中文或英文）。该技能为纯提示词实现，不含脚本，技术指标由 K 线数据在上下文中近似计算，并非来自专业技术分析库，因此更适合快速多标的概览，而非精确指标计算。
paper-slide-deck 是一个将学术论文或任意内容转换为可分享幻灯片图片的技能。它支持从 PDF 论文、Markdown 文章、博客或主题内容生成视觉突出的幻灯片图像，并能自动从论文 PDF 中检测和提取图表。用户可通过 /paper-slide-deck 命令指定源文件路径，并可选配风格、受众、语言、幻灯片数量等参数。生成流程包括内容分析、大纲变体生成、用户确认、提示词生成、图像生成、校对、合并为 PPTX/PDF 等步骤。图像生成依赖 Gemini API 或 Gemini Web 技能，无 API 密钥时仍可降级运行，仅生成大纲和提示词，并提取论文中的真实图表。该技能适合需要将论文或文章制作成适合社交媒体分享和离线阅读的幻灯片图片的场景。
面向 LinkedIn、Twitter/X、Instagram、TikTok、Facebook、Pinterest、YouTube 等平台的社交媒体管理技能，覆盖内容创作、优化、分析与再利用。资料介绍其工作区上下文、平台规格、内容支柱、钩子公式、排版结构、发布日历、互动策略与分析指标。
Tailwind CSS 开发技能，面向 JARVIS AI 助手界面的 utility-first 样式开发，帮助构建一致、可维护的 HUD（平视显示）设计。该技能以测试驱动开发（TDD）为先，要求先编写组件测试再实现样式；强调性能意识，需优化 CSS 输出体积与渲染性能；采用工具类优先的组合方式，在模式重复时提取组件或使用 @apply；在配置中定义 JARVIS 配色与间距以形成设计系统；遵循移动优先的响应式断点策略；默认暗色主题，HUD 始终为深色风格，并要求保持足够的对比度以满足可访问性。技能文件采用拆分结构，高级模式见 references/ 目录。风险等级为 LOW，属于样式框架，安全暴露面较小。主要用例包括全息 UI 面板样式、响应式 HUD 布局、过渡动画工具类以及自定义 JARVIS 主题配置。推荐依赖版本包括 tailwindcss ^3.4.0、@nuxtjs/tailwindcss ^6.0.0、tailwindcss-animate ^1.0.0，并建议使用 @tailwindcss/forms 与 tailwindcss-animate 插件。
这是一个A股股票实时行情查询与模拟交易的技能。它连接新浪财经实时行情接口，提供A股股票的实时价格查询、模拟买卖与持仓管理功能。行情数据来自沪深交易所真实数据，交易部分为模拟盘，不涉及真实账户和资金。用户可以通过命令行脚本查询单只或多只股票实时价格，查询上证指数、深证成指、创业板指等大盘指数，进行模拟买入和卖出操作，并查看持仓、损益和交易记录。买入时股数必须为100的整数倍（A股最小交易单位为1手=100股），且调用交易前需先告知用户交易计划并等待确认。该技能适合用于A股行情观察、模拟交易演练和策略验证等场景。
一个用于系统性排查软件缺陷的技能：按“定位/复现、3 个根因假设、定向日志验证、最小修复”四阶段推进，每阶段结束需人工确认，避免直接跳到修复。
用于在自有 token 体系与外部设计系统（Material 3、Apple HIG、Fluent、Carbon、Ant、shadcn/ui、Radix、Chakra、Mantine、Bootstrap 等）之间做迁移与互通的技能，基于角色化对照表建立映射。
Rattles 是一个极简、零依赖的 Rust 终端加载动画（spinner）库，内置多种预设，支持 no_std 环境。它无运行时和生命周期，可在渲染循环中直接构造，开销极低。
Spanora Setup 是一个用于在 JavaScript/TypeScript 或 Python 项目中接入 Spanora AI 可观测性的技能，可自动检测项目语言、包管理器与所用 LLM SDK，安装依赖并按其集成模式为 LLM 调用添加追踪与监控。