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 11-01 00:15
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Chief AI Officer Advisor 是一个面向初创公司创始人或缺少首席 AI 官的团队的 Claude 技能，专注于 AI 战略层面的四类高层决策，而非战术性的 AI/ML 工程实现。它围绕四大问题展开：模型构建方式选择（API、微调还是自研）、AI 用例的合规风险分类与治理、API 与自托管的成本经济性权衡、以及 AI 团队的招聘与组织演进。该技能提供三个配套 Python 脚本，分别用于模型 build-vs-buy 的三年 TCO 计算、欧盟 AI Act 与美国各州法律下的风险分类，以及 API 与自托管推理的成本盈亏平衡分析。技能强调“无 AI 炒作”，要求先明确评估标准、错误率 SLO、模型出错后的回退机制等关键问题。它不覆盖 RAG 实现、智能体设计、提示工程、评估基础设施、模型部署或成本优化等工程细节，这些由其他相邻技能处理。
Claude Reflect 是一个帮助 Claude Code 从用户纠正中学习的自学习系统。它采用两阶段机制：第一阶段通过 hooks 自动检测会话中的纠正模式（如“no, use X”“actually…”“use X not Y”等），并将这些学习项排队到 ~/.claude/learnings-queue.json；第二阶段由用户手动运行 /reflect 命令，在人工审核后把排队的学习项应用到 CLAUDE.md 等文件中。系统提供 /reflect、/reflect --scan-history、/reflect --dry-run、/reflect-skills、/skip-reflect、/view-queue 等命令，支持将学习内容写入全局、项目、个人、模块化规则、自动记忆以及技能改进等不同目标位置。
面向难以测试的遗留代码的规则技能，参考 Michael Feathers 的方法，在安全修改旧代码时应用特征测试、接缝、萌芽方法与包装方法等实践。
用于为品牌生成视觉识别简报的技能，涵盖标志方向、配色、字体、图像风格与设计系统基础，适合需要把品牌策略转化为可执行设计指令的场景。
Dosu 是一款通过命令行工具（CLI）管理 AI 知识库、编码代理与数据源的产品。用户可登录、配置组织与库、创建代理、检索文档、发布内容及审查变更，适合需要将仓库、Slack 等来源接入代码代理的团队。
面向 Windows 的 Nsight Graphics 命令行封装工具，用于图形捕获、GPU Trace 汇总与 ngfx-replay 分析，支持以 JSON 输出便于自动化流程调用。
用于对单个 GitHub Issue 进行分诊的技能的说明：按仓库标签体系分配 type/ 与 priority/ 标签，必要时留一条基于判断的评论，再移除 status/needs-triage。
diagnose 是一个仅在用户明确要求时启用的调试工作流，通过因果探针与可记录证据定位并解释缺陷根因，输出 Proven、Supported 或 Incomplete 三种状态。
为 LiveKit 智能体在用户现有测试套件（Python 用 pytest、Node.js 用 Vitest）中编写轮次级测试的技能，通过结构断言、LLM 评判断言和整段对话评判来验证单轮行为、工具调用与失败、拒答与转接。
Conversation Memory 是一套面向销售机器人的记忆系统设计指南，旨在帮助机器人引用同一渠道及跨渠道的历史互动，从而构建连贯、有上下文的对话。内容涵盖记忆的核心原则（记忆建立关系、在合适时机呈现合适信息、准确性优先、尊重隐私）、记忆类型（会话内记忆、短期记忆、长期记忆、跨渠道记忆）、应记住的信息（联系方式、对话上下文、状态、偏好、历史、关系等）以及需谨慎处理的风险信息。同时提供记忆架构的数据模型、存储/检索/更新等操作示例、在对话中自然引用记忆的方法、跨渠道统一视图、记忆维护（数据新鲜度、冲突解决、遗忘机制）、隐私与合规（数据权利、GDPR/CCPA 考量）、实现模式（记忆注入、记忆抽取）、效果度量指标、常见错误与需澄清的问题。
Conversation Quality Scoring 是一套用于构建销售机器人对话质量评分能力的技能方案，帮助开发者让销售机器人对对话进行多维度打分，从而识别高效做法、发现改进空间并开展针对性辅导。该技能围绕五个评分维度展开：互动质量（回复率、回复深度、情感趋势、响应速度）、需求挖掘质量（是否收集痛点、预算、时间线、决策流程、相关方、现有方案，以及提问质量与追问深度）、价值传达质量（价值主张数量、个性化程度、需求与方案匹配度、社会证明使用）、异议处理质量（异议是否被识别、回应、解决及回应质量）以及推进质量（阶段推进、承诺获取、明确下一步、会议安排、前进势头）。各维度按权重汇总为总分，并给出优秀、良好、一般、低于平均、较差的分级解释，同时指出最强与最弱维度。方案还包含与同组对话的基准对比、不同销售代表或机器人之间的横向比较、辅导洞察生成、自动反馈以及实时评分实现示例。使用方式为在销售机器人开发中集成这些评分函数与类，对对话数据进行分析。适用场景包括销售对话质量评估、团队绩效对比、辅导改进和转化相关性验证。限制方面：具体依赖的模型、平台、收费与价格信息暂未提供。
这是一份关于销售交易文档与 CRM 管理最佳实践的技能指南，面向希望提升交易记录质量、CRM 卫生与销售数据结构的人士。内容涵盖初始评估要点、核心原则（如“不在 CRM 里就等于没发生”）、机会关键字段管理、笔记记录规范、阶段推进标准与退出条件、活动日志、管道卫生与月度审计、预测准确性、交接文档模板以及 CRM 采用技巧。核心目标是帮助销售专业人员维护优质交易记录，以提高预测准确度、支持有效辅导并确保业务连续性。
面向自动化销售机器人的意图识别技能，帮助设计系统判断潜在客户是感兴趣、提出异议、提问还是其他意图。资料介绍规则、机器学习和混合三种分类思路，以及置信度阈值、合规退订识别与测试改进方向。
用于构建或改进销售机器人多语言能力的技能：检测潜在客户语言、按置信度用对应语言回复，或在能力不足时转接合适团队，并给出语言能力矩阵、本地化内容、文化差异与实现流程参考。
Monday 集成技能用于通过 Membrane CLI 与 Monday.com 的数据进行交互，实现项目管理数据的读取与管理。Monday.com 是一个工作操作系统（work operating system），供团队规划、跟踪和管理工作，常被项目经理、市场营销团队和销售团队用于提升协作与执行效率。该技能允许用户操作看板（Board）、条目（Item）、列（Column）和用户（User）等核心对象，覆盖查询与增删改等常见操作。它基于 Membrane CLI 完成认证与凭据刷新，用户无需手动管理 API 密钥或令牌，认证过程由 Membrane 在服务端处理。使用时可先通过自然语言描述搜索所需动作，再执行对应动作，或在动作不覆盖需求时通过代理直接请求 Monday API。该技能适用于需要以编程方式批量读取或修改 Monday 数据的自动化场景，例如列出看板、列出条目、创建条目、更新列值、管理评论与分组等。
ToolUniverse 的表观基因组学分析技能，用于 DNA 甲基化、ChIP-seq、ATAC-seq 等数据的处理与注释，结合 Python 计算与数据库查询，强调先检查预计算结果、区分行与唯一位点，并给出统计与证据分级规范。
MotherDuck Dives 的创建与管理技能，属于 motherduckdb/agent-skills 技能集。它指导智能体使用 React 与 SQL 运行时来创建、编辑、发布、分享或嵌入 MotherDuck Dive。核心流程包括：先分类任务类型（新建、编辑、Dives-as-code、团队分享或嵌入），用 motherduck-explore 和 motherduck-query 验证底层 SQL 与 schema，再设计故事、分区、交互与主题，最后通过 save_dive、update_dive 或 deploy 保存并回读 URL、版本与状态。技能强调以当前 MotherDuck Dive 文档为准，在生成 Dive 代码前以及保存/更新前调用 get_dive_guide，并遵循组件契约（React + useSQLQuery、默认导出、显式加载/空/错误状态、无浏览器端密钥）。新建 Dive 默认为 Draft，仅在交付包含发布时才提升为 Ready，且只有管理员可标记 Endorsed。
MotherDuck 数据共享技能，用于创建、使用和管理 MotherDuck 数据共享（data shares）。它覆盖受众授权、表过滤（INCLUDE_PATTERN）和刷新策略（UPDATE MANUAL 等），帮助在 MotherDuck 中实现零拷贝、仅元数据的只读数据分发。该技能强调以当前官方共享文档和 SQL 参考为准，并给出了从识别源数据库、确定受众、创建共享、显式授权，到消费者 ATTACH 只读查询的完整工作流，同时包含访问控制与可见性选择的默认建议。
Nansen CLI 的智能资金趋势研究技能，用于判断聪明钱（SM）在某代币中是长期持有还是刚入场、是否仍在买入。通过净流入、持仓变化、资金流智能和 DEX 交易等命令分析 1h/24h/7d/30d 资金动向。
ASCII Art 技能，提供多种本地 CLI 工具与免费 REST API，用于生成文本横幅、字符画、装饰边框、彩色文字、图片转 ASCII 及搜索现成字符画，无需 API 密钥。
根据年度交易数据生成年度财务回顾，包含全年收支总额、月度趋势、分类汇总、同比对比和年度亮点，可用于报税准备、目标设定和了解整体财务状况。
程序化 SEO（pSEO）技能，指导用模板加数据批量生成面向搜索的页面，覆盖机会识别、数据模型、页面模板、Next.js 实现、内链、收录管理与质量控制，并强调整体避免低质内容惩罚。
PostgreSQL Expert 是一个面向 PostgreSQL 数据库专家级工作的技能，侧重数据库管理、高级查询、性能调优与生产环境运维。当用户提到数据库、SQL 等相关话题时可使用。技能内容涵盖数据类型的合理选择、约束设置、事务使用、索引建立、定期维护（VACUUM、ANALYZE、reindex）等最佳实践，并建议使用 EXPLAIN ANALYZE 分析查询性能、监控生产环境、定期备份与时间点恢复、使用 PgBouncer 做连接池、利用 JSONB、全文检索、数组等特性以及设置复制。技能还包含随附的参考文档，按需读取，覆盖高级数据类型、全文检索、高级索引、高级查询、性能优化、事务与锁以及数据库管理等内容。
Remotion 仓库中用于在 v4 与 v5 共线期间实现或审查破坏性变更的技能说明。核心是通过 packages/core/src/v5-flag.ts 中的编译期标志统一控制 v5 运行时行为与公共 TypeScript API，并要求同步更新迁移文档。