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 11-04 00:13
244,805 个结果
WAF Setup 是一个用于部署和调优 Web 应用防火墙（WAF）的技能，帮助保护 Web 应用免受常见攻击。它覆盖 AWS WAF、Cloudflare WAF 以及基于 Nginx 的 ModSecurity 三种方案，提供创建 Web ACL、配置托管规则、设置速率限制、地理封锁、拦截恶意 User-Agent 等操作示例，并给出 OWASP Core Rule Set 的安装与调优方法、误报排查流程和最佳实践。适用于需要满足 PCI-DSS、SOC2 等合规要求、防御 OWASP Top 10 攻击、保护 API 或为应用代码修复争取时间的场景。
用于降低 token 消耗、API 成本、适配上下文窗口或加速昂贵/缓慢智能体循环的技能。它先诊断 token 去向，再按缓存、压缩、路由、裁剪输出的顺序给出优化策略，目标为每任务 token 而非每请求 token。
To Issues 是一个把计划、规格或 PRD 拆分为可独立认领的 issue 的技能，采用贯穿各集成层的 tracer bullet 垂直切片方式。适用于需要将方案落到项目 issue tracker 的场景，需通过 gh 访问 issue 跟踪系统。
DSPy 是斯坦福 NLP 团队开发的声明式语言模型编程框架，GitHub 星标 22,000+，用于构建复杂 AI 系统、自动优化提示词，以及创建模块化的 RAG 系统和智能体。它让开发者以声明式方式编程语言模型，而不必依赖手工提示工程，并通过数据驱动的优化器系统化地提升模型输出质量。核心概念包括 Signatures（定义输入输出结构）、Modules（可复用组件，如 Predict、ChainOfThought、ReAct、ProgramOfThought）、Optimizers（如 BootstrapFewShot、MIPRO、BootstrapFinetune）以及评估与自定义指标。安装方式为 pip install dspy，也支持指定提供商的扩展安装。
sentence-transformers 是一个用于生成句子、文本和图像嵌入（embedding）的 Python 框架，基于 PyTorch/Transformers 构建。它提供 5000+ 预训练模型，支持语义相似度计算、文本聚类、分类、语义搜索与检索等任务，并支持 100+ 语言的多语言嵌入。可在本地运行嵌入计算，无需依赖 API，是 OpenAI 嵌入的成本效益替代方案。该框架在 GitHub 上有 15,700+ 星标，采用 Apache 2.0 许可。
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 45 条规则，并按影响程度划分优先级，用于指导自动化重构与代码生成。它适用于编写新的 React 组件或 Next.js 页面、实现客户端或服务端数据获取、审查代码性能问题、重构现有 React/Next.js 代码，以及优化打包体积或加载时间等场景。规则类别按优先级依次为：消除瀑布流（CRITICAL，async-）、打包体积优化（CRITICAL，bundle-）、服务端性能（HIGH，server-）、客户端数据获取（MEDIUM-HIGH，client-）、重渲染优化（MEDIUM，rerender-）、渲染性能（MEDIUM，rendering-）、JavaScript 性能（LOW-MEDIUM，js-）以及高级模式（LOW，advanced-）。每条规则文件包含规则重要性说明、错误代码示例及解释、正确代码示例及解释，以及额外上下文与参考。完整指南可参见 AGENTS.md。
Protocol Deep Dive 是 DefiLlama 技能，用于对单个 DeFi 协议做综合分析，把 TVL、费用、收入、收益池、事件、损益与用户活动等数据整合成一份结构化报告。适合需要快速了解某协议基本面、收益机会与风险信号的场景。
Token Research 是一个端到端代币分析技能，将价格行情、市值、解锁时间表、DeFi 存款分布、收益机会及协议基本面整合为一份结构化报告。该技能通过调用 defillama 系列工具逐步完成分析：先用 resolve_entity 解析出规范代币标识（coingecko:xxx 格式），再获取价格与市值数据（含 24 小时成交量、历史最高价 ATH 及距 ATH 的距离），随后查询代币解锁与归属计划以判断未来 30 天是否存在抛压，接着通过 get_token_tvl 查看代币在各 DeFi 协议中的存款分布（按 TVL 类型过滤，并应用质量过滤器），再用 get_yield_pools 查找可获取收益的池子，最后在适用时获取所属协议的 TVL、费用、收入与估值指标。报告按价格与市场、解锁时间表、DeFi 存款、收益机会、协议基本面的顺序呈现。适合用户在需要快速了解某代币的市场状况、供应风险、链上需求与收益前景时使用。
基于 Flyworks（HiFly 飞影数字人）生成数字人视频的技能，支持公共虚拟形象 TTS 视频、单图说话照片视频和声音克隆。默认免费令牌有水印和 30 秒时长限制，可通过设置 HIFLY_API_TOKEN 解除。
Make MCP Server 是 Make.com 提供的 MCP 服务器技术参考，用于让 AI 客户端执行 Make 场景并管理 Make 账户。它支持 OAuth 与 MCP Token 两种连接方式，提供无状态 Streamable HTTP、Streamable HTTP、SSE 等传输端点，并区分场景运行与管理两类权限范围。用户可将激活且按需调度的场景配置为 MCP 工具，通过输入输出定义工具参数与返回值，还可按组织、团队或场景限制访问。文档同时给出超时限制、工具名长度配置及常见问题排查方法。
ln-230-story-prioritizer 是 levnikolaevich/claude-code-skills 中的一个 L3 规划类技能，用于对用户故事（Stories）进行 RICE 评分并生成优先级排序表。它适用于 ln-220 创建 Stories 之后、冲刺规划之前，帮助团队在有限产能下决定先做哪些 Story。技能会先对所有 Story 做低成本分诊，再仅对高潜力或置信度低、接近优先级阈值的 Story 进行市场与竞争深度调研，最终输出 P0/P1/P2/P3 优先级表，保存到 docs/market/[epic-slug]/prioritization.md。支持 quick/standard/deep 三档调研深度，并可通过 epic、stories、depth 参数调用。
ln-635-test-isolation-auditor 是一个 L3 测试可信度审计技能，用于检查自动化测试结果是否确定、隔离且可信。它检测不稳定测试、时间/随机/顺序依赖、共享可变状态和真实外部依赖，并给出 REWRITE_FOR_DETERMINISM 或 DELETE_IF_LOW_VALUE 动作及 X/10 合规评分。
ln-646-project-structure-auditor 是一个 L3 Worker 技能，用于审计项目物理目录结构是否反映预期架构，检查模块、领域、分层布局、框架放置与“杂物抽屉”目录，发现结构漂移并给出整改动作与评分。
ln-722-backend-generator 是一个用于从实体定义生成 .NET Clean Architecture 后端结构的技能，适用于引导 .NET 后端项目。它生成分层解决方案、领域实体、API 控制器、DTO 与 MockData，但不实现业务逻辑或数据库连接。
为 .NET（Serilog）与 Python（structlog）后端项目配置结构化 JSON 日志的 L3 技能，由 ln-770 协调器触发，可生成请求日志中间件、日志富化与分级配置并校验语法。
ln-783-container-launcher 是一个用于构建并启动 Docker 容器、并对容器化服务进行健康验证的技能。它适用于验证容器化服务能否正确启动的场景，属于项目引导（7XX Project Bootstrap）类别下的 L3 Worker。该技能会检测并校验 docker-compose.yml 配置、构建镜像、按启动顺序启动容器，并利用 Docker 原生健康检查与重试策略进行健康验证，最后提供访问 URL 和清理指令。它不负责构建应用代码、运行测试，也不涉及单主机之外的容器编排（如 Kubernetes、Swarm）。
这是一个用于生成或分析极简纸质拼贴海报的技能，风格强调大面积留白、小型编辑式拼贴或焦点元素以及实验性排版。它支持多种工作模式：默认的生成模式可将主题、句子、文章、物体、情绪或照片转化为视觉隐喻并生成海报；照片输入模式可处理用户提供的照片，并根据角色（编辑目标、参考图、辅助插入）和保留级别（高、中、低）进行生成；参考分析模式可分析参考图或文件夹，提取可复用的风格规则和提示词；仅提示词模式则只输出最终生图提示词。该技能还包含变化引擎、质量门禁和参考分析等内部参考文档，以确保输出保持稀疏的垂直纸质海报风格，避免商业广告或通用拼贴模板。
Metabase 官方 agent 技能，用于升级项目的 Metabase 模块化嵌入 SDK（@metabase/embedding-sdk-react）或模块化嵌入（embed.js）版本。当用户希望升级 Metabase 嵌入相关依赖版本时使用。该技能以固定执行契约运行：先创建升级计划清单，再按步骤扫描项目、提取 d.ts 差异或拉取版本文档、构建变更目录、逐文件迁移、类型检查并输出最终总结。所有步骤需按顺序执行并标注状态，输出包含 Step 0 到 Step 6 的固定结构。
电商开发技能，涵盖购物车、支付处理、库存管理与订单履约等模式，包含基于 Zustand 的购物车状态、Stripe 支付集成、库存乐观锁与订单状态流转等示例。
面向精准医疗的患者分层技能，整合基因组、临床与治疗数据，将患者划分为应答/非应答或不同预后分组，输出风险分层、治疗建议与个体化用药策略，并给出0-100分的精准医疗风险评分。
MLflow 技能：用 trace 与回归测试修复或变更 AI Agent 行为。先诊断 trace，再写测试，最后实现与验证，避免一次性打补丁。
面向智能体的逆向工程技能，指导二进制分析：Ghidra 项目与反编译、radare2 工作流、Binary Ninja 脚本、strings/file/xxd 初步排查、C++ 模式识别（虚表、RAII）、去符号二进制分析及 Diaphora/BinDiff 差异比对。
Nansen CLI 的 Hyperliquid 永续合约交易者画像技能，用于查看指定地址的身份标签、当前持仓、近期成交与盈亏表现，并可在永续合约排行榜中核对其相对排名。
nocobase-data-modeling 是一个面向 NocoBase 2 的数据建模技能，用于通过可用的数据建模接口检查和修改集合、字段、关系以及基于视图的结构。该技能仅适用于 NocoBase 2，禁止在 NocoBase 3 项目中使用。它优先使用 nb api data-modeling CLI 作为传输方式，只有在 CLI 不可用且存在等价传输时才回退。技能覆盖的操作面包括：查看集合列表、查看单个集合、查看集合字段、查看已启用的外部数据源、查看外部数据源中的集合与字段、以紧凑载荷创建或更新集合与字段、创建或更新外部数据源字段、删除集合，以及查看数据库视图。技能强调在写入前确认传输可达且已认证，避免仅凭名称推断集合类型，优先使用紧凑载荷并让服务端填充派生默认值，关系字段应使用显式键而非依赖生成的默认名。对于插件支持的表或字段、视图集合等需要先读取相应参考文档。该技能还说明了字段接口选择、选择字段枚举格式、公式字段规则、服务端字段校验规则以及关系键规则等建模约束。