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 10-29 00:09
240,223 个结果
该技能用于指导从零创建 Tauri v2 项目，基于官方 create-tauri-app 工作流，并提供最小化的启动验证流程。当用户提到新建 Tauri v2 应用、选择 create-tauri-app 安装方式或进行首次启动验证时使用。技能会依据环境选择安装方式，执行创建命令并选择前端模板，安装依赖后启动 Tauri 开发模式，最后通过最小验证清单确认应用可正常启动。输出包括按包管理器区分的创建命令和最小启动验证清单。适用范围限于使用 create-tauri-app 创建 Tauri v2 项目，并说明 npm、pnpm、bun、cargo、curl 等方法的取舍。
面向 Tauri v2 全局快捷键（global-shortcut）插件的使用指南，覆盖快捷键注册、冲突处理、聚焦应用与退出时释放等要点，适用于需要在应用失焦时仍能响应热键的桌面应用开发场景。
Tauri v2 localhost 插件使用指南，帮助应用安全访问本地服务并控制暴露范围，区分开发与生产环境的 localhost 行为，适用于需要连接本地端口、开发服务器或本地服务的 Tauri 应用场景。
面向 Tauri v2 opener 插件的使用指南，聚焦安全打开外部链接与文件，涵盖协议与路径白名单、插件能力与作用域配置、安全打开封装及跨平台行为验证。
面向 Tauri v2 的单实例行为技能，指导如何防止应用多开、处理二次启动参数、将参数路由到应用并在重新进入时聚焦或恢复主窗口，适用于深链与 CLI 场景。
Prose Writing 是一个面向叙事散文写作与修改的技能，聚焦于营造沉浸感的散文层面技巧。它涵盖心理距离（psychic distance）、自由间接引语（free indirect discourse）、句子节奏、感官落地、内心活动、以行动展示以及视角控制等模式。该技能强调风格文件承载项目特定声音，写作前应先阅读；其内容不依赖具体项目，适用于任何叙事散文创作。默认 AI 散文往往停留在平淡的中间距离，本技能主张在关键时刻主动拉近或推远心理距离，用角色自己的词汇而非叙述者的词汇，通过长短句变化、碎片句、具体感官细节和可观察行为来增强代入感。
用于接收并验证 GitHub Webhooks 的技能，适用于搭建 GitHub webhook 处理程序、排查签名验证失败，以及处理 push、pull request、issues 等仓库事件。核心做法是用 HMAC-SHA256 对原始请求体做签名校验，读取 X-Hub-Signature-256 头（而非旧的 SHA-1 X-Hub-Signature），并采用时序安全比较。资料给出了 Node 与 Python 的验证代码示例，以及 express、nextjs、fastapi 三个完整处理程序示例目录。还列出了常见事件类型（push、pull_request、issues、release、workflow_run、ping）、重要请求头（签名、事件类型、投递 ID）、环境变量 GITHUB_WEBHOOK_SECRET、本地开发隧道命令，以及参考文档和推荐搭配安装的 webhook-handler-patterns 技能。
Infisical Terraform Provider 专家指导技能，帮助用户将 Infisical 密钥管理与 Terraform 基础设施集成。内容涵盖 HCL 资源配置、临时密钥（ephemeral secrets）管理、数据源模式、项目角色与权限、Terraform Cloud OIDC 集成等。该技能聚焦于通过 HCL 管理 Infisical 资源及读取密钥，而非通用 Terraform 用法。
longbridge-smallcap-growth 是一个用于发掘被忽视的中小市值高成长股票的技能，覆盖美股、港股与 A 股，通过市值、营收增长、ROE 等量化筛选并结合行业与专精特新等定性条件，输出候选名单与简要投资逻辑。
Python asyncio 并发编程技能指南，覆盖事件循环、协程、任务、Future、异步上下文管理器与同步原语，并给出 gather、wait、Semaphore、Lock、Event、Queue 等并发模式及性能优化实践。
hook-tactics 是一套钩子与标题策略参考库，收录 35 种以上钩子战术类型，用于按战术查找定义、示例与适用场景，并指导在选定战术后配合心理触发点撰写钩子。
该技能用于测试 API 认证机制中的弱点，包括令牌校验缺陷、端点缺失认证、弱密码策略、凭据填充、JWT 常见漏洞（none 算法、密钥混淆、缺少过期）、API 密钥可预测性、会话与刷新令牌安全等。适用于在生产部署前评估 REST API 认证绕过风险。使用前必须获得书面授权，并准备测试凭据、Burp Suite、Python 3.10+ 及 SecLists 字典等。
Claude Code 命令行接口（CLI）的完整参考，涵盖核心命令、会话控制、无头模式、工具与模型控制、MCP 配置、系统提示定制、输出格式及自动化模式，适合在终端和 CI/CD 中使用 Claude Code 的开发者。
Completion Check 是一个用于验证基础设施是否真正接入系统的技能：代码写完不等于完成，只有被系统实际调用才算完成。它提供追踪执行路径、检查钩子注册、确认数据库后端、端到端测试和查找孤立实现等检查方法。
Idempotent Redundancy 是一条工程实践技能，主张在添加冗余路径（回退、双保险）时保持幂等，避免循环、反复变更或数据损坏。
morph-search 是基于 WarpGrep 的快速代码库搜索工具，宣称比传统 grep 快 20 倍，支持按模式、函数名、变量搜索代码，也可通过命令行程序化编辑文件，需配置 morph MCP 服务器与 MORPH_API_KEY。
Search Tool Hierarchy 是一份面向代码搜索的工具选择指南，帮助开发者根据搜索意图在 LEANN、AST-grep、Morph 和内置 Grep 之间做出选择。它通过决策树区分概念/语义搜索、代码结构搜索、文本搜索和简单一次性搜索四类场景，并给出各工具的适用场景与前置条件对比表。语义搜索使用 LEANN（基于嵌入的语义检索，需已构建索引），结构搜索使用 AST-grep（需 MCP 服务器），快速文本搜索使用 Morph（需 API key，无 key 时回退到 Grep），字面量或正则搜索直接使用内置 Grep。文档还提供了 LEANN 的搜索、列出索引和重建索引命令示例。
Skill Upgrader 是一个元技能（meta-skill），用于将任意 SKILL.md 升级为 Decision Theory v5 Hybrid 格式。它通过 4 个并行的、由 Ragie 检索增强生成（RAG）支持的智能体协作完成：分别基于 LaValle《Planning Algorithms》、Sutton & Barto《Reinforcement Learning》、Blackburn《Modal Logic》和 Huth & Ryan《Logic in Computer Science》四本书，从状态/动作/转移、策略/终止/价值、约束（时序/认知/道义/动态）、验证（安全性/活性/一致性/完备性）四个维度分析原技能，并将发现写入共享黑板，最终合成升级后的技能文件。适用于希望用决策论和模态逻辑形式化技能结构的场景。使用前需配置 Ragie RAG 并索引上述书籍。
Claude Code 斜杠命令参考：用 /command-name 语法创建和使用用户触发的提示词，支持 bash 执行、文件引用与参数。
resolve-agent-reviews 是一个用于自动处理 PR 审查机器人（如 Copilot、Cursor Bugbot、CodeRabbit 等）在当前 PR 上提出的发现项的技能。它采用两阶段工作流：先同步获取并修复所有未回复的机器人评论，再循环轮询新评论直到机器人安静下来。工具通过 npx agent-reviews 调用，能自动检测当前分支、关联 PR 并完成认证。对每条发现项，它会评估为真实缺陷、误报或不确定，分别执行修复、驳回或询问用户，随后提交推送并逐条回复评论。适用于需要批量清理 PR 审查机器人反馈的开发场景。
Token Build 是一个用于搭建或运行设计令牌（design token）构建流水线的技能。它以 DTCG 格式的 tokens/*.json 文件作为唯一可信来源，将其转换为各平台可直接使用的产物，包括 CSS 变量、Tailwind @theme、JS/TS 类型定义以及 iOS 等平台输出。该技能要求先确认工具包是否完整安装，若缺少工具包会停止执行并提示用户运行初始化命令。构建过程中需要读取工作流文档，选择合适工具（如 Style Dictionary、Tokens Studio 或自定义脚本），遵循别名解析、语义令牌与组件令牌暴露、主题增量输出等规则，并生成目标平台产物，同时接入 CI 校验、对比度门禁和重新生成的差异检查。
cr-request 是一个用于发起独立代码审查的技能，适用于任务完成、功能分支、拉取请求或进行中的变更。它通过固定变更目标、说明变更意图、评估风险、生成审查简报，并交由独立审查者从意图、系统、工艺三个维度给出结论与发现。该技能只审查、不修复，也不合并或重新排序结论。审查者只读，不编辑代码、不提交、不推送。
这是一个面向应用、基础设施与合规控制的协调式多层安全扫描与加固技能。它通过多智能体编排实现纵深防御，流程分为四个阶段：第一阶段执行综合安全评估，包括使用 Semgrep/SonarQube 进行 SAST 扫描、使用 OWASP ZAP 进行 DAST 扫描、使用 Snyk/Trivy 进行依赖审计、使用 GitLeaks/TruffleHog 进行密钥检测并生成 SBOM，随后进行 STRIDE 威胁建模与架构安全评审；第二阶段聚焦漏洞修复，涵盖 SQL 注入、XSS、认证绕过、不安全反序列化等关键漏洞修复，以及后端、前端、移动端安全加固；第三阶段实施认证授权增强、基础设施安全控制与密钥管理；第四阶段进行渗透测试验证、合规框架核验以及 SIEM 安全监控集成。该技能适合运行协调式安全加固计划、建立纵深防御控制以及根据扫描与威胁建模结果排定修复优先级。如果只需要快速扫描而无需修复、缺乏安全测试授权，或环境无法承受侵入式安全控制，则不适合使用。
该技能专注于诊断 Docker 容器及容器化应用的问题，覆盖部署异常、容器生命周期故障和资源限制等方向。资料显示其适用场景包括容器无法启动、应用在容器内崩溃、超出资源限制、网络连接异常以及容器性能问题。提供的最小可用示例以 Docker 命令为主：用 docker ps -a 查看容器状态，docker inspect 查看容器详情并可按 State、Memory、Cpu 过滤，docker stats 查看 CPU 与内存及网络 I/O 的资源占用，docker logs 查看日志（支持 --follow 实时跟踪、--tail 100 查看末尾 100 行），docker exec -it 进入运行中的容器（/bin/bash 或 sh），docker top 查看容器内进程。资料还列出四份参考指南：Docker 调试基础、常见容器问题、容器优化和调试检查清单。最佳实践部分给出通用建议：遵循既有模式与约定、编写整洁可维护的代码、补充适当文档、部署前充分测试；避免跳过测试或验证、忽略错误处理、硬编码配置值。