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 11-05 00:16
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这是一个 Next.js 中「客户端组件 + 服务端操作」设置 Cookie 的代码模式说明，用于解决客户端交互（如按钮点击）需要写入服务端 Cookie 的常见需求。资料指出：客户端组件（带 'use client'）可以绑定 onClick 事件，但只有服务端代码才能设置 Cookie，因此采用两个文件协作——客户端组件负责交互，服务端操作文件（带 'use server'）使用 next/headers 的 cookies() 并调用 cookieStore.set 完成写入。文档给出了完整实现代码、目录结构、Cookie 选项说明（httpOnly、secure、sameSite、maxAge、path），以及主题切换、Cookie 同意横幅、语言选择、表单提交、设置后重定向等示例，并说明为何不用 any 类型、为何优先服务端操作而非路由处理器，以及服务端与客户端读取 Cookie 的方式。
该技能用于将语雀文档快速提炼为结构化阅读摘要，包含一句话总结、关键要点、核心论点、启发思考、原文金句与延伸阅读，并可选保存为新的语雀文档，适合个人整理读书笔记与文章要点。
股票分析器是一个用于分析单只或多只股票以及进行大盘复盘的技能，基于 src/services/analyzer_service.py 的逻辑实现。它提供分析单只股票（analyze_stock）、分析多只股票（analyze_stocks）和执行大盘复盘（perform_market_review）三类功能。分析结果封装为 AnalysisResult 对象，其 dashboard 属性包含 core_conclusion（一句话总结、信号类型、仓位建议）、data_perspective（趋势状态、价格位置、量能分析、筹码结构等技术数据）、intelligence（新闻、风险警报、积极催化剂等定性信息）和 battle_plan（狙击点、仓位策略、风险控制清单等可操作策略）四部分。所有分析函数可接受可选的 Config 对象，未提供时自动使用从 .env 加载的全局单例配置。该技能还说明可将 xAI Grok 作为分析模型使用，并介绍了 Grok Bot 通过 HTTP 调用本仓库接口的对接方式。
llm-wiki 是一套用于构建和维护持久化 Markdown 知识库的操作流程，由 LLM 代替用户持续更新，通常放在 Obsidian 仓库或受 git 跟踪的笔记仓库中。其核心理念是：保持原始资料不可变，由 LLM 拥有 wiki 层，并把维护约定写进 AGENTS.md 或 CLAUDE.md。当用户希望知识以可维护的 Markdown 产物形式不断积累、而不是每次提问都从原始文件重新查找时，可使用该技能。它提供仓库初始化、URL 抓取入库、查询笔记创建和结构检查等脚本，并配套架构、模式、入库、查询归档和维护扩展等参考文档。
一个对话中途的反思技能：暂停当前执行，从局部细节拉回宏观视角，重新审视对话方向、假设与偏差，并给出继续、转向或暂停的具体方向性建议。纯推理使用，无需外部工具。
AXe 是面向 iOS Simulator 自动化的单文件 CLI 工具，基于 Apple 辅助功能 API 与 HID。可用它做点击、滑动、文本输入、按键、硬件按钮操作、截图录像与辅助功能树检查，适合在脚本或智能体中驱动模拟器交互。
用于在本机已安装的 IntelliJ IDEA（Ultimate/Community）与 GigaIDE 中安装 Amplicode IntelliJ 插件的技能。它先检测可用 IDE、排除已装 Amplicode 的目标，经用户确认后调用 JetBrains CLI installPlugins 安装插件。
用于在营销内容中记录、应用并执行品牌语气与风格规范的技能，帮助团队统一品牌表达。资料来自anthropics/knowledge-work-plugins，名称为brand-voice。
用于 Blender 中头发与毛发梳理的技能，基于曲线、粒子头发、几何节点与游戏发片工作流，适用于角色、生物与实时头发制作。
kicad-panelize 是一个用于 PCB 拼板的技能，基于 KiKit 工具，将给定的 KiCad 电路板文件（.kicad_pcb）进行拼板处理。它要求先确认 KiKit 已安装，并参考安装目录下的 resources/panelizePresets/default.json 与 panelize_ui_sections.py 作为参数依据。使用流程包括：定位用户指定的源 .kicad_pcb 文件，检查其板框 Edge.Cuts、铜层、焊盘及可能触及板边的元件（如邮票孔、边缘连接器、天线、镀边等），确定网格尺寸、间距、旋转、连接筋、分离方式、边框及制造商限制，定位工具孔与基准点，写出严格 JSON 配置，在 build 子目录生成带版本号的拼板而不覆盖源文件，并在通知用户前检查生成结果。资料还给出了推荐起始参数、KiKit 行为说明及常用命令。
ARM Templates & Bicep 是面向 Azure 原生基础设施即代码（IaC）的部署方案。Bicep 是推荐使用的领域特定语言，可编译为 ARM JSON，语法更简洁，支持模块与完善的工具链。该技能适用于需要 Azure 原生 IaC、组织标准化于 Azure 并希望与门户紧密集成、部署前进行 What-If 分析、将现有 ARM JSON 迁移到 Bicep、以及在资源组、订阅、管理组或租户级别进行部署的场景。内容涵盖 Bicep 基础（资源组部署、虚拟网络、网络安全组、带托管标识的虚拟机）、Bicep 模块的定义与消费、ARM JSON 模板结构、部署命令（验证、What-If、创建、导出、反编译、构建、列表、删除）、参数文件、链接与嵌套模板（跨资源组、条件部署、循环部署），以及常见故障排查表。使用前需安装 Azure CLI 与 Bicep CLI，并登录设置订阅。
本技能用于为 AI 应用部署、管理和优化向量数据库，覆盖 Qdrant、Weaviate、pgvector 与 Pinecone 等方案。内容包含向量数据库选型对比、Qdrant 生产部署与集合管理、过滤检索、pgvector 扩展与索引、Weaviate 部署、备份恢复、性能调优及常见问题排查。适用于搭建 RAG、语义搜索或推荐系统时选择与运维向量数据库，并实现多租户隔离与查询性能优化。
Energetic 是一套充满活力的设计系统指南，采用粗边框、几何形状、高对比色彩与表现力排版，传达动感与力量，供工程师和设计师直接落地使用。
bmad-checkpoint-preview 是 bmad-method 中已弃用的检查点预览技能，仅作为 bmad-walkthrough 的转发别名存在。除非被按名称显式调用，否则不应使用。
该技能已弃用，作为兼容层转发到 bmad-prd（update 意图）。保留旧名称调用与 _bmad/custom/bmad-edit-prd.toml 覆盖文件可用，新工作应直接调用 bmad-prd。
Bitrix 缓存技能，覆盖 Data\Cache、ManagedCache、TaggedCache、ORM 查询缓存、组件结果缓存以及缓存引擎配置（files、Redis、Memcached 等）。适用于在 Bitrix 框架中实现数据缓存、标签失效、组件缓存与缓存引擎选型的场景。
codex-dynamic-workflows 是一个面向支持技能（skills）的 AI 智能体的技能，用于在用户明确要求动态编排时，把大型复杂任务转化为受监督的多智能体工作流。它先起草编排工件，在用户明确要求持续执行时进入目标模式，在环境允许且已获授权时把互不重叠的工作委派给子智能体，随后整合结果、验证成果，并保存可复用的工作流工件。该技能强调：任务复杂度、风险或并行轨道本身并不触发使用，只有用户请求动态编排时才启用；没有可编程运行器时，应创建人类可读的编排脚本并通过现有智能体工具操作，不得声称本地脚本能调用子智能体工具。
该技能提供系统化的 Keycloak 管理指导，覆盖安装配置、realm 管理、用户与组管理、客户端配置、认证流程、安全加固与运维最佳实践，支持单机与集群部署，用于构建安全可扩展的身份与访问管理（IAM）方案。
Aeon 是一个与 scikit-learn 兼容的 Python 时间序列机器学习工具包，提供分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割和相似性搜索等任务的先进算法。该技能适用于对时间序列数据进行分类或预测、检测异常或变化点、聚类相似模式、预测未来值、查找重复模式（motif）或异常子序列（discord）、使用专门距离度量比较时间序列以及从时序数据中提取特征。安装命令为 uv pip install aeon。
github-review-pr 是一个面向维护者的 GitHub PR 审查技能，基于不可变 Git 对象与三方合并评估 PR 对当前基线的实际影响，默认只读，不自动评论、合并或修改分支。
audio-visualization 是 eachlabs/skills 提供的一项音频可视化视频生成技能，基于 each::sense AI 实现。它可以把音频转换成动态视觉视频，支持波形、频谱分析条、圆形可视化、粒子系统、3D 可视化、抽象响应式画面、播客波形、音乐视频、节拍同步动画以及品牌定制可视化等多种风格。用户通过向 eachsense-agent 的 chat/completions 接口发送 POST 请求，在 messages 中描述想要的视觉效果，并通过 audio_urls 传入音频地址即可生成。支持 max 和 eco 两种模式，分别面向高质量成片和快速草稿。可通过 session_id 进行多轮迭代调整，也支持批量处理多首曲目。适用于音乐视频、播客、社交媒体短视频、专辑视觉等场景。
hunt-idor 是一款专注于 IDOR（不安全的直接对象引用）漏洞挖掘的技能模块，来源于 elementalsouls/claude-bughunter 项目，由 26 份公开漏洞赏金报告构建而成。它面向安全测试人员，用于在授权目标上发现和验证 IDOR 类访问控制缺陷。核心思路是通过创建两个同权限账户，将用户 A 的资源 ID 用用户 B 的凭据重放，从而判断服务端是否缺失对象级授权检查。技能覆盖攻击面识别（URL 模式、响应头信号、JavaScript 源码特征、技术栈信号）、逐步挖掘方法论（枚举对象引用、判定 ID 类型、双账户验证、跨租户测试、GraphQL 测试、写操作测试、IDOR 串联）、常见根因分析、绕过技术（UUID、哈希引用、速率限制、CORS、WAF 等），以及挖掘后的有效性验证门槛。同时给出 curl、ffuf、Burp Intruder、JavaScript 抓取和源码 grep 等检测示例，并整理了真实影响场景与进阶利用链。适用于对具备用户资源隔离的 SaaS、金融、社交等应用进行安全审计。
Encore Go 对象存储技能：用 encore.dev/storage/objects 的 objects.NewBucket 在 Encore Go 应用中声明存储桶，处理上传、下载、图片、文档与二进制文件，支持私有/公开桶、签名 URL 与权限引用。
Encore Go 接收第三方 Webhook 的技能：用 //encore:api raw 暴露原始 HTTP 端点，读取未解析请求体做签名校验，并快速返回 2xx，把耗时处理交给 Pub/Sub。