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 11-03 00:11
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Vercel React Best Practices 是由 Vercel 工程团队维护的 React 与 Next.js 性能优化指南，包含 8 个类别共 58 条规则，按影响程度划分优先级，用于指导自动化重构与代码生成。该技能适用于编写、审查或重构 React/Next.js 代码时参考，涵盖消除瀑布请求、包体积优化、服务端性能、客户端数据获取、重渲染优化、渲染性能、JavaScript 性能以及高级模式等主题。每条规则均提供说明、错误示例与正确示例。
面向公众号与自媒体创作的全流程技能，可按用户表述自动匹配撰写文章、生成封面图与正文插图、提取写作风格等任务，支持多种写作风格与微信草稿上传。
面向 Claude Code 的 Expo React Native 移动应用开发技能指南，规定新建项目必须包含的引导页、通知权限页、付费墙与设置页，并统一使用 expo-iap、RevenueCat 观察者模式、AdMob（UMP/ATT 同意）、PostHog、i18next 等技术栈与目录结构。
Scene Distillation Zine v1.3 是 Zeejay0 发布的图像创作技能，可将用户提供的照片转化为极简、富有表现力的纸面海报艺术。它把照片仅当作语义证据与创作刺激，而非最终画面的视觉图层，输出栅格图像、简短中文创意说明与艺术指导笔记。
用于查询期刊影响因子（JCR IF）的技能，支持按名称查询、跨期刊比较及批量处理。数据来源为内置约200种期刊的CSV缓存与OpenAlex API近似两年影响因子，需通过journal_if.py命令行工具查询，不适用于正式引用JCR官方数值。
Inbox-Setup 是一个一次性配置技能，通过交互式访谈帮助用户建立个性化的收件箱分诊知识库。它与 inbox-triage 技能配对使用，在 ${WORKSPACE}/Email/ 目录下生成 inbox-triage 每次运行所需读取的 7 个文件。该技能会逐一询问用户的邮件模式、业务背景、回复风格和优先级，并据此生成结构化的知识库。用户可在业务或优先级变化时重新运行。
介绍 Polymarket 预测市场的技能文档，涵盖二元事件合约、CLOB 订单簿、条件代币、API 集成，以及体育与电竞市场的命名规则和跨平台套利匹配思路。
Harness Engineering Playbook 是一个兼容 skills.sh 的技能，用于将 OpenAI Harness Engineering 指南中的实践落地到任意代码仓库。它帮助搭建或重构面向智能体的工作流，使自主运行可重复、可观测且安全。主要能力包括：引导生成 AGENTS.md、PLANS.md、docs/ARCHITECTURE.md、docs/OBSERVABILITY.md、Makefile.harness 及 CI 工作流等 harness 产物；将确定性命令封装为 make smoke、make check、make ci，便于智能体可靠执行；强制严格的模块边界与数据形状契约；从第一天起接入结构化可观测性（关联 ID、关键状态转换）；并加入熵控制审计与夜间 harness 检查，防止文档漂移和脚本不稳定。使用方式支持交互式向导或 shell 脚本初始化，并通过 audit 命令校验，任何 MISSING 或 FAIL 均视为阻塞。提供 baseline、control、full 三种配置档。
将 Rapier 等物理引擎集成到 Three.js 的技能，涵盖碰撞体、固定时间步长与渲染同步。
CocoIndex 是一个用于构建增量数据处理管道的 Python 库，采用声明式目标状态：声明输出应是什么，由库自动处理增量更新、变更检测与外部系统同步。适用于文档处理、向量嵌入、ETL、知识图谱、LLM 抽取、增量索引和流式管道等场景。
面向ADHD大脑的每日规划技能，提供时间盲友好、执行功能支持与灵活日程结构，强调现实时间估算、多巴胺友好任务安排，拒绝羞耻式激励。
该技能用于生成面向制药企业与临床研究场景的专业临床决策支持（CDS）文档，包括患者队列分析与治疗推荐报告。患者队列分析支持基于生物标志物的分层（分子亚型、基因表达、IHC）、结局指标统计（OS、PFS、ORR、DOR、DCR）、亚组间统计比较（风险比、p值、95%置信区间）、Kaplan-Meier生存曲线与log-rank检验、疗效表与瀑布图等。治疗推荐报告支持基于证据的治疗指南、GRADE推荐强度分级（1A、1B、2A、2B、2C）、证据质量评估、TikZ治疗算法流程图、基于生物标志物的治疗线序贯等。文档以LaTeX/PDF输出，采用0.5英寸紧凑边距，首页为整页执行摘要，通常5-15页，适用于药物开发、监管提交、临床指南制定与医学事务。注意：个体患者床旁治疗计划应使用treatment-plans技能。
Theme Factory 是一个用于为各类产出物（如幻灯片、文档、报告、HTML 落地页等）应用主题样式的工具包。它提供一套精心挑选的专业字体与配色主题集合，每个主题都包含协调的调色板（带十六进制色值）以及适用于标题和正文的字体搭配，并具有适配不同场景与受众的独特视觉风格。目前内置 10 个预设主题，包括 Ocean Depths、Sunset Boulevard、Forest Canopy、Modern Minimalist、Golden Hour、Arctic Frost、Desert Rose、Tech Innovation、Botanical Garden 和 Midnight Galaxy，均展示在 theme-showcase.pdf 中。使用时先展示主题展示文件供用户浏览，询问其选择，待用户明确确认后，读取 themes/ 目录中对应主题文件，将指定的颜色与字体一致地应用到产出物上，并确保对比度与可读性。若现有主题均不适用，还可根据输入生成自定义主题，赋予描述字体/配色含义的名称，生成后展示供审核，确认后再应用。
writing-style 是一个用于清理文本、同时保留作者个人声音的写作辅助技能，强调只做最小化修改。它的核心哲学是：任务只是清理文字，而不是重写；保持作者的语气和表达方式不变，只修正语法、行文流畅度和清晰度，不重构内容、不添加格式，也不把文字改得更“专业”。根据提供的资料，它适合用于润色已有草稿，让文字读起来仍然像作者本人，只是更清楚、更少错误。资料未说明其具体平台集成、安装方式、定价或使用限制。
基于 each::sense 的 AI 头像生成技能，可将照片或文字描述转为职业头像、卡通、3D、奇幻、科幻、游戏与社交平台头像，并支持同一角色多姿势一致生成。
面向 Electron 框架的技能资料，覆盖主进程、渲染进程、预加载脚本、IPC 通信、窗口管理、菜单托盘、打包分发与安全实践，按官方文档结构组织示例、模板与 API 参考。
面向机器学习项目的架构设计技能，指导在创建需要 @register_* 装饰器或 Factory/Registry 模式的新可注册组件时，遵循统一的模块化代码架构，如新建 Dataset、Model、模块目录或初始化项目结构。
这是一个面向 AI 智能体与 LLM 的 Next.js 最佳实践技能，聚焦性能优化与代码规范。它覆盖 App Router 与 Pages Router 场景，指导编写 Server Components、Client Components、Server Actions、API 路由处理器、RSC 数据获取、Suspense 边界以及 Next.js 专有 API（headers()、cookies()、after()）的使用。技能同时用于重构与代码审查，帮助消除服务端瀑布、减少 RSC 序列化开销、并行化独立操作、用 React.cache() 去重请求、用 after() 处理非阻塞操作，并检查 Server Actions 的认证授权与组件边界划分。采用渐进式披露结构，先读 AGENTS.md 概览，再按需加载具体规则文件，并配有检测反模式的脚本与标准化审查报告模板。
面向 Java 单元测试的策略技能，用 RIGHT-BICEP 指导测试设计、A-TRIP 评估测试质量、CORRECT 检查边界条件，并规定编译与验证流程。
用于搭建、审查和改进 Java 集成测试的技能，指导生成基于 WireMock 的 BaseIntegrationTest，隔离外部 HTTP 依赖，并遵循编译与验证约束。
ln-113-backend-docs-creator 是一个 L3 Worker 技能，用于为项目生成后端文档。它由 ln-110-project-docs-coordinator 在检测到项目包含后端或数据库时条件性调用，负责创建 api_spec.md（当存在后端时）和 database_schema.md（当存在数据库时）。api_spec.md 遵循 OpenAPI 3.0 规范，database_schema.md 使用 Mermaid erDiagram 格式生成 ER 图。该技能不自行收集上下文，而是使用协调器传入的 Context Store 数据，且具有幂等性，不会覆盖已存在的文件。
该技能是一个 L3 工作单元（Worker），用于在项目中存在前端时生成 design_guidelines.md 设计指南文档。它由 ln-110-project-docs-coordinator 在检测到前端（react、vue、angular、svelte）时条件性调用，用户不直接调用。文档涵盖设计系统、排版、颜色以及 WCAG 2.1 Level AA 无障碍合规要求，供 ln-401（Frontend Guard）和 ln-402（Frontend Review Checks）在运行时进行设计验证。技能本身不收集上下文，而是使用协调器传入的 Context Store 数据，且具有幂等性，不会覆盖已有文件。
该技能是一个 L3 Worker，用于生成 DevOps 文档：无条件创建 docs/project/infrastructure.md（声明式清单，描述部署了什么、部署在哪里），并在检测到 Docker（hasDocker）时创建 docs/project/runbook.md（操作指南，描述如何部署、重启与排查问题）。它由 ln-110-project-docs-coordinator 调用，自身不收集上下文，而是接收协调器传入的 Context Store（如 docker-compose、.env.example、CI/CD、部署目标、Docker 服务、服务依赖等多项信息）。文档创建过程具有幂等性，已存在的文件会被跳过而不覆盖；输出要求可发布，不留模板标记或 TODO，并要求命令与项目技术栈一致，禁止贴出完整 Docker/CI/nginx 配置等实现代码。
该技能是一个执行单个实现或重构任务的 L3 工作器，通过跟踪器将任务从 Todo 推进到 In Progress 再到 To Review。要求遵循任务技术方案与验收标准，应用 KISS/YAGNI，运行类型检查与 lint，并更新文档和已有测试。不用于测试任务。