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
242,671 个结果
Customer Referrals & Partner Sales 是一套面向销售人员的客户推荐与合作伙伴渠道开发技能，旨在帮助销售专业人士系统性地从客户、合作伙伴及人脉网络中获取暖介绍，加速销售管道增长。该技能涵盖推荐时机判断、直接与间接请求话术、结构化请求流程、推荐类型（直接介绍、姓名授权、人脉网络映射、参考电话）、推荐激励计划设计、合作伙伴与渠道推荐、基于 LinkedIn 及过往关系的网络销售、推荐追踪与衡量指标、常见错误及配套邮件模板等内容。核心原则包括：先通过价值交付赢得请求推荐的权利、让推荐过程尽量简单、将推荐请求系统化嵌入销售流程、以及互惠互利。该技能适用于需要从现有客户和合作伙伴处获取新商机的销售场景，帮助建立可重复、可衡量的推荐获取机制。
该技能是一套端到端的分析工作流程，覆盖数据埋点设置、数据分析解读、漏斗分析、产品指标衡量、转化路径验证以及 ROI 测算。适用于搭建 GA4/GTM 埋点、解读分析数据、诊断漏斗瓶颈、设计仪表盘、评估营销投放回报等场景。其核心原则是“为决策而追踪，而非为数据而追踪”，强调每一个事件都应服务于后续行动。技能内置了事件命名规范、追踪计划表、UTM 参数规范、隐私合规要求、GA4 与 Search Console 基准值、流量质量矩阵、异常检测规则、北极星指标与留存基准、漏斗评分框架（Hook→Story→Offer）、ROI 三情景分析以及上线前后 QA 清单等结构化内容。该技能为自包含式设计，需在提问前读取品牌与个人等引导上下文，并将产出的学习成果归档回相应文件。缺失事实：具体的执行脚本细节、examples 目录内容、references 完整指南与 ROI 详细公式暂未在资料中提供。
面向客户支持系统的 FastAPI 技能，讲解如何用 Python 3.8+ 构建生产级支持 API，涵盖工单管理、实时聊天、认证授权、数据库集成与后台任务等主题。
Azure 架构设计技能，为智能体提供 Azure 解决方案设计指导，涵盖参考架构、解决方案构想、设计模式、技术选型、架构风格、最佳实践、反模式、示例工作负载与迁移指南，结合本地速查内容与远程文档获取能力。
用于规划或实施迁移到 MotherDuck 的技能，涵盖 SQL 方言与数据类型转换、源到目标校验、分阶段切换与回滚。可借助 MotherDuck MCP 服务器或本地服务器检查数据库结构，也可在无服务器时基于给定 schema 做规划。
面向客户交付场景的 MotherDuck 技能，用于标准化多客户环境下的配置、隔离与交接流程，提供可复用的模板与验证模式。
Render Web Services 技能，用于配置和排查 Render 平台上的 Web 服务：端口绑定、TLS、健康检查、自定义域名、自动部署、PR 预览、持久磁盘与部署生命周期。
Bun 运行时的使用技能，覆盖 bunfig.toml 配置、watch/hot 模式、环境变量、CLI 参数与模块解析。可运行 TS/JS/JSX/TSX 文件、脚本与工作区命令，支持热重载、预加载和调试。
面向现代 JavaScript 开发的技能，覆盖 ES6+ 特性、异步模式与 Node.js API，处理 Promise、事件循环及浏览器/Node 兼容性问题，适用于构建、调试与迁移现代 JS 代码。
该技能面向病毒式增长与推荐营销，帮助设计并优化推荐计划与联盟计划，把客户转化为增长引擎。资料涵盖推荐计划与联盟计划的适用场景、混合策略及 Dropbox、Uber/Lyft、Morning Brew、Notion 等案例。
Full Stop 是一个用于 AI 编程工作流的技能，当用户说出“full stop”时触发。它执行与 full-send 相同的工作流程，包括测试、证明、审查和跟进步骤，但最终停在合并门槛前，将 PR 保持为打开且未合并状态，交由用户自行合并。该技能明确禁止合并、启用自动合并、进入合并队列、推送到默认分支或绕过分支保护，并要求在工作开始前禁用已有的自动合并、将 PR 移出合并队列，每次推送前再次检查。它使用 full-send 的合并门槛作为就绪检查，并以交接替代合并和最终报告步骤。
Model Deployment 是一个面向机器学习模型上线的部署技能，旨在把训练好的模型通过 API、Web 服务或批处理系统投入生产使用。资料显示，它覆盖 Flask、FastAPI、Docker、云平台（AWS、GCP、Azure）以及模型服务框架，可用于构建 REST 推理接口、批量预测系统、实时流式处理、无服务器函数与边缘设备部署。技能中包含用 FastAPI 搭建预测服务、模型与预处理器序列化保存、健康检查、批量预测、Dockerfile 与 Docker Compose 模板、MLflow 模型注册以及基于预测分布和延迟的监控代码示例。同时给出部署检查清单、云平台选项和性能优化思路，例如模型量化、缓存预测、批处理、GPU 加速与请求池化。适合需要将训练完成的模型产品化、扩展预测服务规模或建立 ML 模型 CI/CD 更新流程的工程场景。
该技能提供在生产环境中安全演进数据库架构的模式与指导，涵盖向后兼容、可回滚、增量变更、零停机等迁移原则，以及分阶段迁移（expand-contract）的具体 SQL 示例。内容包括添加列、添加索引、重命名列、修改列类型、添加外键等常见迁移场景，Alembic、Knex、Rails 等迁移工具的命令用法，迁移的前向与回滚测试示例，危险操作与安全替代方案对比，以及决策树和故障排查参考。适用于需要在不停机、不丢数据前提下修改生产数据库架构的开发与运维场景。
DigitalOcean 计算服务的技能文档，覆盖 Droplets、App Platform、Functions、Kubernetes（DOKS）、GPU Droplets 与 Bare Metal GPUs。适用于选择计算模型、按需创建 VM/PaaS/无服务器/Kubernetes 资源，以及规划 GPU 负载时参考，包含选型指南与官方文档链接。
依据公开资料整理的 DDD 技能，用于复杂领域的战略建模：在定义限界上下文、维护通用语言、设计聚合、仓储与领域服务时，按 Eric Evans 启发的规则指导模型驱动设计。
该技能用于针对单条 Agent Observability / LLM Obs 追踪（trace）进行快速迭代：取一条开发者不满意的生产 trace，可选修改代码后，用本地代码重新运行该 trace，并展示新旧输出的简明差异，循环往复直到满意。它不假设项目结构，由开发者的编码代理调用，命令形式为 /agent-observability-replay-trace <trace-id> [<changes to test>]；不带修改时仅做重放与差异对比（复现/回归检查），随后可进入迭代循环。技能要求具备 trace 访问后端（datadog-llmo MCP 或 pup CLI）、DD_API_KEY + DD_SITE + 提供方密钥，并强调重放会真实执行代码（产生模型花费与真实写入），且 LLM Obs trace 无法删除，因此必须通过 <ml_app>-local 隔离避免污染生产仪表盘与评估集。
一个用于判断产品、功能、文案或价值主张在具体场景中是否真正产生价值的分析框架，强调价值是主体与客体在具体场景中共同生成的关系属性，而非产品单方面拥有的固定属性。
three.js 几何体编写技能，覆盖 BufferGeometry、类型化 BufferAttribute 与交错布局、InstancedBufferGeometry、内置图元几何体，以及 Shape/Curve 挤出、TubeGeometry、LatheGeometry、ExtrudeGeometry 和文字/贴花附加几何体。
k6-browser-test 是一个用于生成 k6/browser 功能测试的技能。用户只需用日常语言描述一段用户操作流程（例如打开网站、登录、把商品加入购物车、确认购物车显示一件商品），该技能会实际驱动目标站点进行探索，自动发现可用的元素定位方式，从而无需用户提供 CSS 选择器、XPath 或 data-testid。最终产出一个可直接运行并经过验证的 k6 浏览器测试文件：默认为单次迭代加 expect() 断言的功能测试，也可在用户要求负载或性能测试时生成带场景与 Web Vitals 阈值的浏览器负载测试。技能依赖 k6 v1.2+（使用 getBy* 定位 API）、本机安装的 Chromium 类浏览器以及 POSIX shell，不依赖 MCP、Node 或 Playwright；不负责协议层 HTTP 测试、HAR 录制或完整性能测试套件。
用于在 Astro 项目中添加和配置官方或社区集成、适配器与 UI 框架工具的技能，涵盖框架、样式、部署适配器、内容工具与实用插件，并给出分类、配置、水合与验证流程。
Inertia Rails 项目一次性初始化工具。它会读取 Gemfile 和 package.json，检测项目技术栈与前端框架（React/Vue/Svelte），并据此推荐、按需安装配套依赖，最后在项目根目录的 CLAUDE.md 中生成 ## Inertia Rails Stack 配置块。每个项目运行一次，技术栈变化时重新运行。使用前提是 Gemfile 中已存在 inertia_rails gem，缺失时需先安装该 gem。该工具不会覆盖已有的手动定制内容，也不会把 @/ 解析别名写入 vite.config.ts（vite-plugin-ruby 已提供，只需加到 tsconfig.json），并且只针对用户已安装的技能生成配置块。
这是一套用 TypeScript 生成 Office 文档与 PDF 的技能，基于纯 JavaScript 库，无原生依赖，可在 Claude Code CLI、Cloudflare Workers、浏览器和 Node.js 中运行。支持四种格式：DOCX 使用 docx@9.5.0，XLSX 使用 xlsx（SheetJS）@0.18.5，PDF 使用 pdf-lib@1.17.1，PPTX 使用 pptxgenjs@4.0.1。安装命令为 npm install docx xlsx pdf-lib pptxgenjs。资料给出各格式的创建示例、导出方式（Node.js 写文件、浏览器下载、Workers 返回 Response）以及 Cloudflare Workers 集成示例。PPTX 在 Workers 中对本地图片/数据可用，远程图片抓取需变通。
timezone-awareness 是 louisblythe/sales-skills 下的技能，用于构建和改进销售机器人按潜在客户时区进行触达的能力，涉及时区探测、最佳发送时间计算、夏令时处理与合规限制。
Financial Document Parser 是一个用于从财务文档中提取和分析结构化数据的技能。它可处理发票、收据、银行对账单、信用卡对账单、费用报告和税务文件，自动提取核心信息（如发票号、日期、供应商、明细项、金额、税额、付款方式等），对支出进行分类（如办公用品、软件、差旅、水电、专业服务、营销、娱乐等），并识别重复收费、订阅类经常性支出、异常高额交易、可抵税支出及外币交易。该技能可生成 CSV 格式导出数据、按类别汇总总额、标记需关注项目，并输出包含文档详情、明细表、财务摘要、支出分类、洞察、标记项和 CSV 导出的结构化报告。适用于需要解析发票、分析银行流水、整理多张收据生成费用报告等场景。使用时需提供 PDF 或图片形式的财务文档。具体收费、价格、平台支持情况暂未提供。