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 10-31 00:15
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Web Design Expert 是一个面向网页应用的专业网页设计与品牌视觉系统技能，用于创建具有独特品牌识别度的视觉方案。它覆盖品牌身份开发（品牌个性、视觉语言、规范）、配色方案创建与理由说明、布局构图与视觉层级、组件视觉设计、响应式设计策略，以及针对视觉元素的 WCAG 无障碍审查。该技能强调以 OKLCH 作为现代配色标准，提供发现调研、视觉方向概念、设计原则与常见反模式等流程指导，并输出品牌身份指南、设计规格、组件示例与响应式指南等交付物。它不适用于深度排版、色彩理论数学、设计令牌与 CSS 架构、复古 Windows 3.1 风格以及原生应用设计等场景。
Requirements Clarity 是一个用于在开发实现前澄清模糊需求的技能（Skill），通过系统化的对话将含糊的功能请求转化为可执行的 PRD（产品需求文档）。它内置 100 分制清晰度评分体系，从功能清晰度、技术具体性、实现完整性和业务背景四个维度评估需求质量，并持续迭代提问，直到评分达到 90 分以上才生成最终文档。适用于需求不明确、功能复杂（超过 2 天工作量）或缺少技术上下文、验收标准、边界条件的场景。当用户已提供具体文件路径、代码片段、已有函数引用或带有明确复现步骤的缺陷修复时，该技能不会激活。
该技能用于创建健壮、可维护且可扩展的 Magento 2 模块，遵循企业级架构模式与 Adobe Commerce 最佳实践。适用于开发自定义模块、实现新功能、搭建模块架构与结构、配置模块依赖、实现服务契约与 API、创建数据库架构与数据补丁等场景。技能覆盖从需求分析与架构设计、模块目录结构搭建、模型与仓储实现、配置文件编写，到插件系统、事件观察者、缓存性能、多店铺支持等高级特性，并强调代码质量、安全、性能、可扩展性与测试。
Sui SDK 选择与使用指南：说明官方仅维护 TypeScript（@mysten/sui）与 Rust（sui-rust-sdk crates）两套 SDK，区分社区维护的 Python/Go/Dart/Kotlin/Swift/Vue SDK，并覆盖 v1→v2 迁移、跨 SDK 操作对照及本地 LLM 文档用法。
这是一套面向软件工程师的综合调试方法论指南，原名 debugging，现名 debug。它包含 54 条规则，分为 10 个类别，并按影响程度划分优先级，内容参考了 Andreas Zeller 的《Why Programs Fail》以及学术调试课程。该技能适用于调试代码、排查错误、分析性能问题根因、对缺陷报告进行分诊与修复优先级排序、事故根因分析，以及审查调试方法或代码中的常见缺陷模式等场景。规则类别从关键级的问题定义、假设驱动搜索，到高优先级的观察技术、根因分析，再到中高优先级的工具掌握，以及中优先级的缺陷分诊与分类、常见缺陷模式、修复验证、反模式，最后是低到中优先级的预防与学习。
Pulumi Neo Handoff 是一个单向交接技能，用于把当前正在进行的工作转交给一个新的 Pulumi Neo 任务。当用户明确要求交接、发送、转移或继续当前工作时使用。它由调用方代理充当交接协调者，收集目标、仓库指针和对话摘要，组装成一份开场提示并写入临时文件，然后通过 pulumi neo 命令启动 Neo 任务，最后返回任务 URL。交接后控制权不再返回调用方代理。
用于通过 Scenario MCP 服务器，用 PATINA PBR 材质为已有 3D 资产重新贴图：将 GLB 或 Blender 场景中扁平或占位材质按物理表面分组，为每组生成无缝 PATINA 材质，并把五张贴图接入 Blender 材质，保持几何不变。
SEO Optimizer 是一个用于搜索引擎优化分析的技能，覆盖关键词分析、内容结构、可读性指标、技术 SEO 元素和内容质量评估。它可用于优化博客文章或文章的搜索排名、进行内容审计、改进现有内容表现、规划新内容、分析竞品内容策略以及发布前的内容准备。其分析围绕目标关键词（主关键词与次关键词、标题/H1/前100词/小标题中的位置、1-2%的关键词密度、LSI 关键词与语义变体、关键词堆砌）、内容结构（H1→H2→H3 标题层级、标题中的关键词、段落长度目标 <150 词、可扫描性与组织）、可读性（Flesch 阅读易度 60-70、年级水平 7-9、平均句长 <20 词、被动语态 <10%、过渡词 >30%）、技术 SEO（Meta 标题 50-60 字符、Meta 描述 150-160 字符、URL slug、图片 alt、内部与外部链接）以及内容质量（词数充分性、内容深度、独特价值、E-A-T 信号、内容新鲜度、对用户意图的回答）展开，并按关键、高、中三级优先级给出可执行建议，输出包含总分、快速改进、各维度分析、实施清单和预估影响的报告结构。
用于开发实现完成且测试通过后，指导如何收尾开发分支的技能：先验证测试，再给出本地合并、推送建 PR、保留分支、丢弃工作四个选项并执行所选流程。
在每次编辑 TypeScript 文件后自动运行类型检查并立即标记类型错误，借助 Cursor hooks 实现自动执行，避免到构建阶段才发现问题。
该技能用于在 Cursor 内置浏览器中操作页面后，通过 browser_network_requests 审计 fetch/XHR 请求，发现失败、缓慢、重复调用、超大响应、敏感数据泄露、缺失鉴权、异常主机与预检风暴等问题，并输出结构化报告与改进建议。
Writing Copy 是一套面向产品与营销文案的写作技能指南，适用于落地页、产品描述、CTA、邮件和应用界面文本。它给出清晰优先于花哨、讲收益而非罗列功能、每段只讲一个观点、使用主动语态、句子控制在 15 至 20 词等原则，并按落地页结构（主视觉区、功能区块、社会证明、CTA 区块）给出标题、副标题、按钮文案的写法与示例。还包含按钮与 CTA 文案的正反例、界面微文案（错误提示、空状态、确认弹窗、加载状态）、邮件文案（主题行、首行、正文、附言）的撰写建议，以及朗读检查、删词、so what 测试、A/B 测试、匹配受众语气等技巧。
面向 Godot 的 Tween 程序化动画技能蓝图，讲解用 Tween 实现属性过渡、UI 特效、镜头位移与手感优化，涵盖缓动函数、并行与链式 Tween、生命周期管理与常见禁忌。关键词：Tween、缓动、插值、EASE_IN_OUT、TRANS_CUBIC、tween_property、tween_callback。
Godot AnimationPlayer 专家模式技能，覆盖 Value、Method、Audio、Bezier 轨道选择、根运动提取、动画回调与程序化动画，并给出 RESET 轨道、CALL_MODE_DISCRETE、共享 AnimationLibrary 等关键约束与配套脚本。
ZenStack V3 项目搭建与迁移技能：介绍安装、脚手架、zen CLI 与数据库迁移流程。
面向交易执行优化的强化学习技能，通过订单拆分、自适应择时与冲击最小化降低大额订单的执行成本，包含TWAP、VWAP、Almgren-Chriss及RL自适应策略的模拟对比脚本。
Feature-Sliced Design（FSD）v2.1 前端架构方法论技能，用于按 FSD 原则脚手架化并组织前端代码，核心是“Pages First”：代码先在页面和部件中保留，真正需要复用后再抽取到更低层。
用于分析团队产能、规划资源分配并平衡多项目工作量的技能，包含产能计算、资源平衡与需求预测等参考指南，帮助团队以可持续节奏交付并避免过载。
用于管理容器镜像仓库（如 Docker Hub、ECR、GCR）的技能，涵盖镜像扫描、漏洞检测、保留策略、访问控制与多区域复制，帮助实现镜像存储、分发与合规。
面向外部 API 与服务集成的技能，提供 API 调用、认证、错误处理、重试与数据转换的标准化模式，适用于支付、消息、分析、存储、CRM 等第三方服务接入。
该技能用于在功能、系统或架构落地前开展结构化的威胁建模会话，覆盖 STRIDE、攻击树、数据流图（DFD）与滥用用例。适用于存在设计文档、功能规格或架构图但尚无代码的阶段，帮助识别安全风险并制定缓解措施。
cx-rum-setup 是 Coralogix CLI 提供的一项技能，用于将应用接入 Coralogix Real User Monitoring（RUM）。该技能会先检测应用平台（Flutter、React Native、Next.js、浏览器、iOS、Android），再选择 CLI 配置文件，复用或创建仅含 SendRUMData 预设的 RUM API 密钥，通过 cx docs 获取对应平台的 SDK 安装与初始化文档，最后完成 SDK 安装和初始化，并用 cx dataprime 查询 rum.events 数据集验证事件是否到达。该技能强调密钥最小权限、创建前需用户批准、初始化只在客户端入口执行一次。
这是一个用于前端开发者向后端团队沟通数据需求的技能模式。它的核心目的是让前端只描述“需要什么数据”，而不规定“后端该如何实现”，从而实现前后端之间的健康协作。使用时，技能会引导你按步骤梳理功能背景、数据展示需求、用户可执行操作、需要处理的加载/空/错误等状态、影响界面的业务规则以及不确定的地方，并将所有内容写入 .claude/docs/ai/<feature-name>/backend-requirements.md 文件，而不是在聊天中直接输出。它强调不指定接口、字段名或 API 结构，这些属于后端职责；前端负责说明需要哪些数据、有哪些动作、需要处理哪些 UI 状态、面向用户的校验和展示要求。技能还提供“好请求 vs 坏请求”的示例，鼓励前端主动暴露未知、邀请后端提出替代方案或反驳，并在后端回复后更新讨论日志，使该文档成为双方达成共识的最终依据。
这是一个用于系统性调试与根因分析的技能（skill），来自 garrytan/gstack。它把调试过程拆分为四个阶段：调查（investigate）、分析（analyze）、提出假设（hypothesize）、实施修复（implement），并遵循一条“铁律”：在没有找到根因之前不做任何修复。当用户要求“调试这个”“修复这个 bug”“为什么坏了”“调查这个错误”或“根因分析”时使用；当用户报告错误、500 错误、堆栈跟踪、异常行为、“昨天还好好的”或排查某功能为何停止工作时，应主动调用该技能，而不是直接调试。该技能通过 gstack-skill-start 命令启动，会读取回显的 KEY: value STATUS 行来驱动后续规则，并支持降级模式、会话类型识别、遥测与引导流程、计划模式安全操作、AskUserQuestion 决策简报格式等机制。