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
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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。
Sumsub Travel Rule 集成技能，指导在 VASP 之间交换转账参与方数据，覆盖三种交换流程、对手方 VASP 识别、交易提交、结果读取、最终确认与应答入站请求，并强调沙箱令牌、自动化应答与常见遗漏点。
Sumsub 钱包地址簿技能：把组织控制的加密钱包地址批量登记到 Sumsub，使其能自动判断地址归属，从而把 Travel Rule 应答从人工队列变为自动处理。支持批量导入与按申请人登记支付方式。
Sumsub 的货币解析技能：通过 /resources/kyt/currency 接口获取法币与加密货币目录，把交易中的 currencyCode、currencyType、cryptoChain 等字段解析为 Sumsub 期望的准确值，并处理链别名、符号冲突与 Travel Rule 相关注意事项。
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。
设计系统技能：在逐个打磨页面前，先定义或重构跨产品共享的前端 UI 规则，涵盖设计令牌治理、视觉语言约定与原始组件策略。适用于需要统一设计系统方向、令牌与命名规范、跨界面一致性，以及为 Figma、代码令牌和下游前端准备交接包的任务。
混沌工程技能用于规划、执行和复盘混沌实验，帮助在生产系统中安全地暴露真实弱点。它强调稳态测量、爆炸半径计算和明确的中止条件，避免实验演变为故障。技能包含三个仅依赖标准库的 Python 工具：实验设计器、爆炸半径计算器和实验复盘生成器，并覆盖七种攻击类型（延迟、错误、资源、网络分区、依赖失败、时间、基础设施）及工具选型建议。适用于设计单次实验、组织 Game Day 演练以及推进持续混沌工程。
rfp-responder 是一套用于结构化应答 RFP（招标书）、RFI、RFQ、安全问卷、供应商问卷或提案请求的技能。它帮助投标经理、提案负责人和销售总监在应答策略阶段回答五个问题：这份 RFP 到底在问什么（解析章节、把每条要求标记为 MANDATORY / WEIGHTED / NICE-TO-HAVE、提取评分标准、截止日期与格式约束）；我们的真实匹配度如何（按每条要求生成证据点矩阵 STRONG / PARTIAL / GAP，每条都有可核实来源）；制胜主题策略是什么（Shipley 方法，3-5 条贯穿需求的主题）；现实中标率是多少（Shipley 派生因子模型给出估计值与置信区间）；是否投标（BID / PARTNER-BID / NO-BID 判定）。技能会显式暴露 GAP，由领导层决定补齐、合作还是弃标，绝不编造声明。
Apifox 测试场景建模技能，用于查询、创建、更新、删除和运行 test-scenario。支持导入接口、单接口用例或其它场景步骤，添加场景引用步骤，以及编排接口、条件、循环、等待、脚本、数据库等复杂步骤，处理前后置操作、变量引用、断言、提取器和场景调试。适合需要创建或维护复杂自动化测试流程的场景。
Zustand 是一个面向 React 的极简、无倾向性的状态管理库。它不依赖 Provider 包裹组件，也没有 Redux 那样的样板代码，通过基于 Hook 的 API 提供全局状态管理。核心用法是使用 create 函数创建 store，在组件中通过选择器读取状态，通过 set 更新状态，并支持在 React 组件外直接读写。它提供 persist、devtools、immer 等中间件，支持 TypeScript 类型推断、切片模式、异步操作、乐观更新、选择器与性能优化，并可用于 SSR（如 Next.js）场景。
Jadx 是一款 Android APK 反编译工具，可将 DEX 字节码转换为可读的 Java 源代码。与 apktool（输出 smali）不同，jadx 直接生成 Java 代码，便于阅读和分析，常用于安全分析、漏洞发现和理解应用内部逻辑。它支持命令行（jadx）与图形界面（jadx-gui）两种使用方式：命令行适合自动化、批量处理和 CI/CD 流程，图形界面适合交互式浏览、全文搜索和交叉引用导航。jadx 还提供反混淆、多线程加速、仅反编译代码或仅资源、导出为 Gradle 工程等选项，并可与 grep 等工具结合，用于搜索硬编码密钥、密码、URL、加密实现及常见安全缺陷。使用前需安装 jadx（可选 jadx-gui），并具备 Java 运行环境和足够的磁盘空间。
Autonomous Agents 是一套面向自主智能体（Autonomous Agents）设计与构建的技能指南，来源于 davila7/claude-code-templates。它强调“自主性是挣来的，而非授予的”，主张先构建高度受限、只做一件事且可靠的智能体，再随着可靠性得到验证逐步增加自主性。内容涵盖智能体循环、目标分解、自我纠正、反思模式、ReAct 模式、计划-执行模式、智能体可靠性与护栏等能力，并列出无界自主、信任智能体输出、通用型自主等反模式，以及步骤爆炸、成本失控、规模化测试、真实基准验证、健壮 API 客户端、最小权限、上下文用量追踪、结构化日志等风险与应对方向。
该技能用于为技术决策编写 ADR（架构决策记录），记录决策背景、考虑过的备选方案与后果。它面向游戏开发项目，读取工程引擎上下文与配置（如 review_mode、automation、workflow、docs.density、team.size），并支持接受（accept）与追溯补写（retrofit）两种模式。技能会按团队规模确定验证该 ADR 的智能体（技术总监 TD-ADR 与引擎专家），按 docs.density 控制正文详略，按 workflow 决定哪些 ADR 为必需。生成后保持 Proposed 状态，不解除被阻塞的任务，并提示在独立新会话中运行 /architecture-review 进行评审。
localize 是面向游戏项目的本地化流水线技能，提供扫描硬编码字符串、提取字符串表、校验翻译、文化审查、配音（VO）管理、RTL 布局检查、字符串冻结与本地化 QA 等子命令，帮助游戏在各语言与地区中呈现原生体验。
该技能用于构建时长在1200-2000毫秒之间的缓慢、有意图的动画，适用于应用启动、加载序列和叙事时刻，以营造情感共鸣。
面向产品经理的动画策略技能，用迪士尼12动画原则评估动画投入的业务价值，帮助排定动画功能优先级、制定动效路线图，并给出Must/Should/Nice分级框架。
该技能用于构建 200-300ms 的小型过渡动画，适用于模态框出现、卡片展开、导航切换等用户能明确感知的界面状态变化，并给出缓动曲线与实现模式建议。
这是一个关于“信任与可靠感”动画设计原则的技能，用于在界面中创建能够建立用户信心、体现可信度并传达可靠性的动画。它围绕迪士尼动画原则展开，针对信任这一情感目标给出具体做法：挤压拉伸控制在5-10%以内、预备动作保持50-100ms的微妙提示、清晰无歧义的舞台呈现、避免直进式动作而采用姿势到姿势、克制的跟随与重叠动作、对称平滑的缓入缓出、平缓可预测的弧线、极简的次要动作、250-400ms的适中一致时长、5-10%的极小夸张、保持完美比例以及干净平衡的设计。资料还提供了过渡、反馈、加载、模态框的时长与缓动建议，以及三组CSS缓动变量，并强调一致性规则：相同动作始终使用相同动画、时长偏差不超过±50ms、不使用随机或可变时长、尊重系统动效偏好并在禁用时优雅降级。适用场景包括金融交易与支付、表单提交与数据录入、身份验证流程、设置与配置、进度指示、确认对话框和企业级应用。
一套将迪士尼12项动画原则应用于任意UI元素的通用动效指南，适用于未被专项技能覆盖的元素或跨类型统一动效。涵盖挤压拉伸、预备、缓动、时间控制等原则，并提供CSS变量与过渡基础。
面向 Roblox 服务端权威架构的常见游戏系统配方集，涵盖货币服务与 leaderstats、经验与等级、回合循环与队伍、战斗校验、背包与商店等，强调状态在服务端、客户端只发意图并渲染状态。
upload-files 是 ImageKit 官方提供的技能，用于把本地文件或公开 URL 上传到 ImageKit 媒体库，上传流程通过 DAM MCP（https://imagekit.io/mcp/dam）完成。该技能强调文件字节本身绝不进入对话或工具参数，不使用 base64、data URI、Buffer 或流，以节省 token 并避免大文件失败。上传本质是一次 multipart/form-data POST 到 ImageKit 上传端点，由短时、单次使用的签名授权；DAM 服务器只负责签名，文件从本地或由 ImageKit 抓取公开 URL 直接送达。技能提供三种工具：有 shell 时用 create_upload_signatures_in_bulk（一次签 1 至 1000 个条目，返回 uploadCommand，支持本地目录或公开 URL，令牌不返回对话，由服务器托管于 manifestUrl）；无 shell 且用户在电脑上选文件时用 upload_file（打开选择器，可填写文件名、文件夹、标签、自定义元数据）；用户自行上传时用 create_upload_signature 获取签名令牌与 formFields。上传后可用 search_media_library 或状态行确认。文件夹是媒体库路径，必须以 / 开头。
LLMQuant Events 是 LLMQuant 技能集中的事件驱动研究路由技能。当用户需要财报事件简报、并购追踪、监管风险、催化剂、事件日历等事件驱动型研究工作时，该技能负责识别事件类型并路由到相应工作流。它并不直接提供数据或分析结论，而是根据用户意图，在财报事件简报、并购事件追踪、监管风险监控三类工作流中进行选择，并明确 LLMQuant Data 的数据契约。其主要能力包括：识别事件类型、发行主体、资产、日期、司法辖区、受影响工具与所需输出；选择最接近的工作流；仅打开该工作流及其引用的本地资源；使用 LLMQuant Data 获取申报文件、价格、期权、预期、新闻、公司行动、监管记录、预测市场与宏观背景；报告事件日期、申报日期、数据时间戳、来源期、过期提示与缺失输入。