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 10-18 00:12
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Weights & Biases（W&B）是一个面向机器学习实验跟踪与 MLOps 的工具。它可以通过自动日志记录跟踪 ML 实验，在实时仪表盘中可视化训练过程，比较不同超参数与配置下的运行结果，使用自动化 sweeps 优化超参数，并通过版本与血缘管理模型注册表。资料显示其用户超过 20 万 ML 从业者，GitHub 星标 10.5k+，集成 100+。安装方式为 pip install wandb，登录使用 wandb login 或设置 WANDB_API_KEY。核心概念包括项目与运行、配置跟踪、指标记录、模型检查点、超参数 sweeps、Artifacts 与模型注册表，并提供 HuggingFace Transformers、PyTorch Lightning、Keras/TensorFlow 等集成示例。
面向已上线但代码变慢、变乱的系统的架构优化技能，按八个阶段依次推进架构、代码质量与性能优化。强调先测量再优化、先固化行为再重构，每阶段需用户确认并把决策与产物记录在 docs/ 目录，可中断续做。
Airflow HITL 是一套用于在 Airflow DAG 中构建「人在回路」（human-in-the-loop）工作流的能力集，通过 Airflow UI 或 REST API 暂停 DAG 直到人工响应。它提供多种可延迟（deferrable）的算子：ApprovalOperator（审批通过或拒绝，拒绝时下游任务跳过）、HITLOperator（给出 N 个选项并返回所选内容）、HITLBranchOperator（依据选择分支到一个或多个下游任务）、HITLEntryOperator（收集表单，无审批/选择步骤），以及可直接使用的 HITLTrigger。这些算子在等待期间会释放 worker 槽位。该技能要求 Airflow 3.1+，响应入口位于 UI 的 Browse → Required Actions，也可在任务实例页面的 Required Actions 标签页操作。它强调通过 Airflow Registry（af registry）实时查询类的构造参数，而非凭记忆硬编码；并说明超时行为（设置 defaults 则超时按默认项成功，未设置则超时失败）、body 支持 Markdown 与 Jinja 模板、支持标准回调与 notifiers，以及对外部集成（如 Slack 机器人）通过 PATCH 接口响应的模式。
Laravel OWASP Security 是一个面向 Laravel 13 + React/Inertia.js 应用的双用途安全技能。它既可以作为安全审计工具，对代码库执行完整的 OWASP Top 10 检查，也可以作为开发功能时的安全编码参考。审计流程包括：检测项目是否使用 React + Inertia.js、确定审查范围（指定文件或整个代码库）、逐项运行检查清单并输出 PASS/FAIL/N/A 结果。检查内容覆盖 OWASP Top 10 全部十项，包括访问控制、加密失败、注入、不安全设计、安全配置错误、过时组件、身份认证失败、数据完整性失败、日志监控失败和 SSRF，并额外检查命令注入、危险函数、文件上传和安全响应头。若检测到 React + Inertia.js，还会执行 R1–R6 专项检查，涵盖 React 组件 XSS、Inertia 数据暴露、CSRF、认证状态、浏览器敏感数据和依赖安全。该技能提供按优先级排列的规则文件，供实现认证、支付、文件上传、权限控制等场景时参考。
Three.js 纹理技能，涵盖纹理类型、UV 映射、环境贴图与纹理设置。适用于处理图像、UV 坐标、立方体贴图、HDR 环境等场景。内容包括纹理加载（TextureLoader、Promise 封装）、色彩空间与包裹模式配置、过滤与 mipmap、常规/数据/画布/视频/压缩纹理、立方体贴图与 HDR 环境贴图、渲染目标与深度纹理、CubeCamera 动态环境贴图、UV 映射与纹理图集、PBR 材质贴图组合、程序化纹理生成，以及纹理内存管理与性能优化建议。
这是一个面向 React 组件开发的组合模式（Composition Patterns）技能，来源于 calesthio/openmontage，主要用于在组件出现布尔属性膨胀、构建灵活组件库或设计组件 API 时提供指导。它围绕四大优先类别给出规则：组件架构（避免布尔属性、使用复合组件）、状态管理（解耦实现、定义上下文接口、提升状态）、实现模式（显式变体、以 children 替代 render props）以及 React 19 API（不使用 forwardRef）。每条规则配有说明、正误代码示例与参考。适合重构组件、设计组件 API、评审组件架构时查阅。
这是一个用于构建、测试、检查、版本管理和发布生产级 Python 库到 PyPI 的端到端技能。它覆盖四种构建后端（setuptools、hatchling、flit、poetry），提供包类型判断、目录结构选择、构建后端决策、PyPA 打包流程、项目结构模板、版本管理策略，以及测试、代码质量、CI/CD 发布和社区文档等参考文件。技能还附带一个脚手架脚本，可通过一条命令生成完整目录布局、存根文件和 pyproject.toml。适用于创建或发布 Python 包、搭建 pyproject.toml 与 GitHub Actions、理解 PEP 440/semver/setuptools_scm 版本管理、使用 Trusted Publishing 发布到 PyPI，以及将现有包重构为现代 Python 打包标准等场景。
该技能用于撰写有说服力的奖项申报书、资助申请和竞赛参赛材料，将成就按照评选标准逐条映射，并以量化证据支撑每一段陈述。它强调以影响力开篇、用数字和具体案例替代空泛形容词、严格遵从字数限制，并按 STAR 结构（情境、任务、行动、结果）针对每条标准提供自成一体的回答，使评审在评分表上更容易给出高分。
面向 Pixi.js 与 TypeScript 游戏开发的专家指导技能，聚焦高性能 Web 与移动端游戏，涵盖项目结构、命名规范、渲染与内存优化、资源管理及移动端适配等实践要点。
该技能提供 TypeScript 开发的专家级指导，围绕类型安全与现代 JavaScript 模式展开，强调编写简洁、技术性强的 TypeScript 代码。内容涵盖代码风格与结构、命名规范、TypeScript 类型使用、函数与方法设计、数据与类、错误处理以及文档编写等方面，适用于希望在项目中统一编码规范、提升类型安全性和代码可维护性的开发者参考。
该技能用于为现有 Web 应用添加 MCP App 支持，使同一套代码既能作为独立网页运行，也能作为在 Claude Desktop 等支持 MCP 的主机中内联渲染的 MCP App。做法是保留原有 Web 应用不变，新增一层初始化逻辑来检测当前运行环境（独立网页还是 MCP 主机），并从对应来源获取参数；再新增一个 MCP 服务器，将打包后的 HTML 作为资源注册，并注册一个用于展示它的工具。渲染逻辑在两种模式下共享，仅数据来源不同。技能附带 SDK 参考代码与多种框架模板（vanilla JS、React、Vue、Svelte、Preact、Solid）以及示例工程供参考。
etsy-shipping-strategy 是一个面向 Etsy 卖家的运费策略辅助技能（处于 Beta 阶段），帮助卖家围绕免运费与抬价、运费模板、国际物流与跟踪等方面进行策略分析与落地规划。据资料，它可分析卖家当前 Etsy 店铺设置并识别优化机会，基于 Etsy 最佳实践给出数据驱动的建议，生成针对店铺的逐步实施方案，并对工具、策略与方法做优缺点对比。该技能通过 npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill etsy-shipping-strategy -g 安装，安装后可在 AI 助手中提出 Etsy 运费策略相关问题，输出包含现状评估、优先行动项（快速见效到长期）、工具与策略建议、实施时间线以及需跟踪的 KPI。其局限是仅提供策略指导，不直接对接 Etsy API；建议基于通用最佳实践，需结合自身店铺数据验证；实时分析与自动化优化需另见 Nexscope。
add-feature 是一个面向浏览器游戏开发的技能（Skill），用于按照游戏项目已有的架构模式，为现有浏览器游戏添加新的玩法功能。用户可以用自然语言描述想要的功能，例如“添加二段跳能力”或“添加高分排行榜”，该技能会遵循项目既有的代码风格与结构来实现。它适用于基于 Three.js 或 Phaser 引擎构建的游戏项目，工作流程包括：先阅读 package.json、Constants.js、EventBus.js、GameState.js、Game.js 等核心文件理解代码库，再以通俗语言说明实现计划（功能作用、工作原理、涉及修改的文件），随后按规则实现新模块、事件、常量与状态并接入 Game 编排器，最后通过 npm run build 验证无误。该技能强调零硬编码、使用 EventBus 进行系统间通信、遵循既有模式，并提供故障排查指引与测试说明。
bazi-skill-chinese-astrology 是一个面向 Claude Code 的四柱八字命理分析技能。它以交互方式引导用户逐步补充姓名、性别、出生日期（阳历或农历）、出生时辰与出生地点等信息，随后排出年柱、月柱、日柱、时柱，并推算大运与流年。技能会围绕日主强弱、十神关系、五行平衡、格局判定展开分析，并给出事业、感情、健康与择吉方面的建议，同时交叉参考《穷通宝典》《滴天髓》《子平真诠》等九部传统典籍。安装方式为将 GitHub 仓库克隆到项目的 .claude/skills/bazi 或全局的 ~/.claude/skills/bazi 目录，Claude Code 会自动从 SKILL.md 发现该技能。资料中未提供收费、价格或具体运行效果信息，也提醒结果仅供传统文化学习与娱乐参考。
k2f-business-report 是一个基于 K2F 的技能，用于在排版前先规划高管级商业报告：从 KPI、销售或运营数据及干系人笔记中提炼优先级发现、趋势背景与可执行建议，并如实标注数据缺口。
该技能用于为项目一键配置 Git Hooks，标准化团队开发流程。它会自动生成 pre-commit、commit-msg、pre-push 三类钩子配置，覆盖代码格式化、commit message 校验和敏感信息检查，并支持 husky 与原生 git hooks 两种方案。使用前会检测项目包管理器（依据 package-lock.json、yarn.lock、pnpm-lock.yaml）与已有 hooks 配置，并可从 package.json 识别已安装的 lint 工具。适用场景包括：用户想设置 git hooks、提到 pre-commit 或 commit message 规范、希望自动化 lint/format 检查、想加入推送前检查（测试、lint）、防止推送损坏代码、统一团队提交信息格式、提交前做密钥扫描、每次提交自动格式化代码，或输入 /git-hooks-setup。不适用的场景包括：只想查看当前 hooks 配置、使用 CI 检查而不需要本地钩子、项目已有完整 hooks 配置、只想对特定文件运行钩子（可直接用 lint-staged），或需要接入 pre-commit/commit-msg/push 以外的 Git 事件。
SwiftUI Motion 是一个关于 SwiftUI 动画基础的知识技能包，适用于所有 SwiftUI 项目（iOS、macOS 及多目标 Apple 平台）。内容涵盖 withAnimation、transitions、matchedGeometryEffect、PhaseAnimator、KeyframeAnimator、弹簧动画与手势等核心动画能力，给出简明规则与 API 决策树，并将深入内容放在 references/ 目录中。
《Getting Started with Skills》是 obra/superpowers-skills 技能库的入门说明文档，介绍使用技能前必须遵守的关键规则与强制工作流。核心内容包括：在宣布使用技能前必须先用 Read 工具读取完整技能文件，会话启动钩子不会替你读取技能；任何任务开始前都要检查技能列表或运行 find-skills 过滤；若存在相关技能则必须读取并严格遵循；带清单的技能必须用 TodoWrite 为每一项建立待办；读取后需向人类伙伴宣布正在使用该技能。文档还说明了技能的统一结构（frontmatter、概述、快速参考、实现、支持文件），区分刚性规则型技能与灵活模式型技能，并强调人类伙伴的具体指令只描述做什么，不构成跳过头脑风暴、TDD 等工作流的许可。
AudioCraft 是 Meta 推出的 PyTorch 音频生成库，包含 MusicGen（文本生成音乐）、AudioGen（文本生成音效）和 EnCodec（高保真神经音频编解码器）三个核心组件。它支持从文本描述生成音乐与音效，提供从 300M 到 3.3B 的多种模型规模，并支持立体声输出、旋律条件生成以及基于参考音频的风格迁移。该技能适合需要构建音乐生成应用、制作音效与环境音、或进行旋律与风格可控音乐生成的开发者使用。文档给出了通过 PyPI、GitHub 或 HuggingFace Transformers 安装的方式，以及文本生成音乐、文本生成音效、音频续写、风格条件生成和音频压缩等完整代码示例，并附有生成参数说明、显存需求与常见问题排查。
HuggingFace Accelerate 是一个面向 PyTorch 的分布式训练统一 API，主打用最少的代码改动为任意 PyTorch 脚本添加分布式支持。只需在原有脚本中加入约 4 行代码（导入 Accelerator、实例化、调用 prepare、改用 accelerator.backward），即可在单 GPU、多 GPU、多节点、TPU、Apple MPS 等不同硬件上运行同一份代码。它提供 DDP、DeepSpeed、FSDP、Megatron 的统一接口，并自动处理设备放置、混合精度（fp16/bf16/fp8）与分片。通过 accelerate config 交互式配置和 accelerate launch 单命令启动，无需手动搭建启动器。安装方式为 pip install accelerate，当前版本 1.11.0+，被 HuggingFace Transformers、TRL、PEFT 等库广泛使用。
Fusion Help Documentation 是 Equinor Fusion 平台提供的一套帮助文档编写与发布技能，用于指导应用团队通过 fhelp 命令行工具（fusion-help-cli）编写、组织并发布面向最终用户的帮助文档，包括帮助文章、发布说明（release notes）和常见问题（FAQ）。使用前需确认目标 Fusion 应用的 appKey，并确保当前用户为该应用的管理员。文档以 Markdown 形式编写，配合 JSON 配置文件（help-articles.json、help-release-notes.json）描述文章元数据，通过 fhelp 命令同步到指定环境（ci、fqa、tr、fprd）。工具支持图片自动上传至 CDN、来源系统校验，并可通过 Azure DevOps 或 GitHub Actions 搭建 CI/CD 自动发布流程。该技能适用于编写 Fusion 应用帮助文章、创建或更新发布说明、搭建文档目录结构与配置、为帮助系统整理 Markdown、向 Fusion 环境发布或同步文档、添加 FAQ 条目以及配置自动发布流水线。不适用于修改 fusion-help-cli 源码、更改 Fusion.Services.Help 后端 API、与 Fusion Help 无关的通用 Markdown 编辑或非文档类任务。
该技能提供覆盖镜像、容器与生产部署的 Docker 最佳实践参考。内容涵盖基础镜像选择、Dockerfile 结构与多阶段构建、层优化与 .dockerignore、容器运行时安全（非 root 运行、能力裁剪、只读文件系统、资源限制）、健康检查、日志与重启策略、Docker Compose 服务与网络编排、密钥管理、监控可观测性、备份与更新策略，以及 Linux、macOS、Windows 平台差异和构建、镜像体积、运行时性能优化。同时列出常见反模式与生产就绪镜像检查清单。适合编写 Dockerfile、配置 Compose 或准备生产部署时参考。
通过 fal（fal.ai）生成游戏素材的技能：支持精灵图与透明图标、概念图、纹理、PBR 贴图、3D 模型、音效、音乐、配音与视频片段，可用 fal MCP 服务器、um fal CLI 或 fal api 调用。
Segment Anything Model（SAM）是 Meta AI 推出的零样本图像分割基础模型，可在无需针对特定任务训练的情况下分割图像中的任意对象。它支持点、边界框或已有掩码作为提示，提供 ViT-B、ViT-L、ViT-H 三种模型规格，并支持自动生成全部对象掩码与 ONNX 导出部署。适用于交互式标注工具、训练数据生成、医学与卫星等特定领域图像处理，以及目标检测/分割流水线。