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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该技能用于为 Seedance 2.0（Higgsfield）生成电影级胶片风格的视频提示词，适用于用户需要电影感、胶片质感、好莱坞风格、戏剧性打光、景深、镜头光晕、变形宽银幕、黑色电影、史诗感、稳定摄像机、推车镜头、吊臂镜头等电影级视频生成请求。技能提供输入规格说明（最多9张图像、3个视频片段、3个音频文件、文本提示词，组合资源最多12项，输出4-15秒720p带同步音频视频，支持 @material[名称] 引用参考资料）、2秒钩子框架、摄像机语言、打光设计、色彩分级、景深与焦点、运动设计、参考资料使用、完整提示词模板、高级优化、常见陷阱与修复、提示工程检查清单及快速风格参考等内容。
Paige 是 BMAD 方法中的技术文档专家与知识管理者，负责把复杂概念转化为易读、结构化的文档。她面向读者的任务来写作，在图表比文字更能传达信息时优先使用图表，并根据受众调整内容深度。她精通 CommonMark、DITA、OpenAPI 和 Mermaid。当用户希望与 Paige 对话或请求技术写作支持时使用该技能。
Humanizer 中文学术版是一个用于润色中文学术论文的技能，可识别并修正模板化、空泛化、机械化的表达，去除AI腔，使论文更接近真实学者的写作习惯，同时保留原意、术语与论证逻辑。
基于阿里云 Model Studio DashScope 的 Qwen TTS 技能，将文本转为自然人声语音，支持 qwen3-tts-flash 等模型、voice 与 language_type 参数及流式输出，返回音频链接或 PCM 数据。需配置 DASHSCOPE_API_KEY。
create-pr 是一个用于创建 Pull Request 的技能，遵循 Sentry 的工程实践与代码评审规范。它适用于在提交 PR、撰写 PR 描述或准备代码评审时使用。该技能要求已安装并完成认证的 GitHub CLI（gh）。其流程包括：验证分支状态（确认所有改动已提交、分支与远程同步、必要时基于 main 变基）、分析改动（查看将进入 PR 的提交与完整 diff）、撰写 PR 描述（说明做了什么、为什么做、考虑过的替代方案及评审者需要的额外上下文，不包含测试计划、测试步骤复选框或冗余的 diff 摘要）、使用 gh pr create 创建 PR（标题遵循提交约定，如 feat(scope)、fix(scope)、ref 等），以及可选地添加 1-3 名评审者。技能还提供了功能、缺陷修复、重构三类 PR 描述示例，以及 Fixes、Closes、Refs 等 issue 引用语法说明，并给出每个功能/修复一个 PR、保持 PR 可评审、解释原因、尽早标记 WIP 等指导原则。
clone-website 是一个按测量值把线上网页 1:1 重建到 Figma、Penpot 或代码中并加以校验的流程型技能。它强调从渲染页面读取真实数值、逐段构建，并用视觉、结构、语义三重对比确认与原页一致。
implement-spec 是一个用于按提交检查点分阶段实现既有规格（spec）的技能：把规格当作实施计划，逐片（slice）实现、验证、评审并提交，直到所有切片与全局 TODO 全部关闭。
Code Documenter 是一个面向代码文档、API 规范与开发者指南的文档专家技能。它适用于任何涉及代码文档、API 规范或面向开发者指南的任务，能够生成、格式化并验证技术文档，包括 docstring、OpenAPI/Swagger 规范、JSDoc 注解、文档门户和用户指南。其核心工作流为：发现（询问格式偏好与排除项）、检测（识别语言与框架）、分析（查找未文档化的代码）、文档化（应用一致格式）、验证（测试所有代码示例能否编译或运行）、报告（生成覆盖率摘要）。验证环节针对不同语言提供具体命令，如 Python 使用 python -m doctest 或 pytest --doctest-modules，TypeScript/JavaScript 使用 tsc --noEmit，OpenAPI 使用 npx @redocly/cli lint。该技能强调在开始前询问格式偏好、检测框架以选择正确的 API 文档策略、为所有公共函数和类编写文档、包含参数类型与描述、记录异常与错误、测试文档中的代码示例并生成覆盖率报告；同时明确禁止未经询问假定 docstring 格式、对框架应用错误的 API 文档策略、编写不准确或未经验证的文档、跳过错误文档、冗长记录显而易见的 getter/setter，以及创建难以维护的文档。
用于撰写高效智能体提示词与技能的参考指南，属于 getsentry/warden 项目。可在创建新技能、审查提示词质量或了解 Warden 提示词架构时使用，并包含多个可查阅的参考文档。
该技能用于提升上下文效率，涵盖上下文预算、观察掩码、前缀或 KV 缓存策略、上下文分区与 token 成本控制，按影响与风险排序应用压缩、掩码、缓存和分区技术，在有限上下文窗口内提升有效容量。
该技能基于 Dan Kennedy 的「No B.S.」直复营销原则，帮助撰写能立即产生可追踪响应的销售文案。适用于销售信、直邮、落地页、营销漏斗与跟进序列等场景，强调每份营销物料都必须包含明确报价、紧迫感、清晰行动指令与效果追踪。技能提供 10 条规则检查清单、门槛阻力报价结构、紧迫感策略、4 条文案规则、跟进序列模板与结果三角框架，并附有本地脊椎按摩师直邮与 B2B 软件销售信示例。
Hugeicons 是一套 SVG 图标库，为各主流框架分别提供渲染包，并共享同一套图标数据。它覆盖 React、Vue、Svelte、SolidJS、Angular、React Native 与 Flutter 等框架，使用流程分为三步：先识别项目所用框架，再用对应组件渲染，最后从正确的图标目录中选取图标名称。免费版 @hugeicons/core-free-icons 提供 6,000+ 描边圆角图标；Pro 版需要授权并认证安装，包含描边、实心、Bulk、Duotone、Twotone 等多种风格。JS 框架的渲染包只负责渲染，图标需从单独包中以具名导出方式引入；Flutter 的 hugeicons 包则直接内置图标数据，以 HugeIcons.* 常量（SVG 路径数据）配合 HugeIcon 渲染，而非 Flutter 的 Icon。官方技能文档强调图标清单文件体积巨大，必须用 grep 检索而非整篇读取，并避免凭记忆猜测图标名。
用于构建 Google Chat 机器人与 Webhook 的技能资料，涵盖 Cards v2 交互卡片、表单、Cloudflare Workers 部署、Spaces/Members/Reactions API 与 Bearer Token 校验，并整理常见错误与限制。
Vercel KV 是一个与 Redis 兼容的键值存储服务，由 Upstash 提供支持，主要用于在 Next.js 应用中实现缓存、会话管理和速率限制。它提供强一致性和 TTL 支持，通过 @vercel/kv 包（版本 3.0.0）使用。该技能文档详细介绍了快速开始步骤、常见使用模式（如缓存旁路、速率限制、会话管理、管道批处理）、关键规则（如始终使用命名空间键和设置 TTL）、15 个已知问题的预防措施、版本迁移指南以及已知限制。适用于需要高性能缓存和临时数据存储的 Next.js 项目，但需注意其免费层每月 30,000 条命令的限制，且不适合作为主数据库或存储大于 1MB 的值。
这是一个通过 Brave Search API 进行网络搜索的技能，能够返回带有描述和可选额外摘要的网页结果，并支持按国家、语言、时效性和安全搜索级别进行过滤。适用于需要查找训练数据之外的实时信息、近期新闻或本地化搜索结果的场景。使用前需要设置 BRAVE_API_KEY 环境变量并安装 Deno。该技能注重隐私保护，单次请求最多返回 20 条结果，额外摘要需要付费 API 套餐。
展示 shinkoku 当前支持的申报场景、适用人群与已知限制，适用于用户询问“你能做什么”“支持哪些情况”等。
writing-dna-skill（写作蒸馏器）是一个用于从作者、账号、品牌或出版物的历史文章中提炼可复用写作风格的分析工具。它要求收集至少 20 篇完整文章作为语料，通过元数据标注、脚本统计和人工深度阅读，从六个层次进行蒸馏：L1 表层语言（词频、句长、标点、修辞）、L2 文章结构（开头 hook、正文架构、结尾收束）、L3 选题逻辑、L4 素材策略、L5 认知框架、L6 视觉风格（配图策略、排版格式、色彩使用）。最终整合为 Writing-DNA.md，用于理解、复刻或对比不同作者的写作风格。按该 DNA 写作时，需先读取全部蒸馏产物和 5 篇相关原文，再按优先级规则下笔，写完后可用 lieflat-less-ai-tone 规则清理 AI 痕迹。支持中英文产物，中文使用 templates/author-corpus/zh/，英文使用 templates/author-corpus/en/。
用于 Dataverse 环境的安全角色分配技能：通过 PAC CLI 为用户分配安全角色、管理应用用户与业务部门，并在无角色时以管理员身份自我提权。适用于批量跨环境授权等场景，操作前需预览并获得确认。
MLIR（多级中间表示）技能，用于指导智能体处理 MLIR 的算子、区域、块与值，内置方言（arith、func、memref、affine、linalg），使用 ODS 编写自定义方言，编写基于 ConversionPattern 的降级 pass，使用 mlir-opt 命令行工具，以及 ML 编译器用例（Torch-MLIR、IREE）。适用于构建领域特定编译器 IR、将高层算子降级到 LLVM 或 GPU 方言、编写渐进式降级流水线、集成 IREE 或 Torch-MLIR 进行 ML 部署等场景。
该技能介绍 Shadow Credentials（影子凭据）攻击技术，利用 Active Directory 对象 msDS-KeyCredentialLink 属性的写权限，向目标用户或计算机对象追加攻击者控制的公钥，随后通过 PKINIT 请求 TGT 并恢复目标 NT 哈希，实现无需重置密码的账户接管。技能覆盖使用 pyWhisker、Whisker、Certipy 等工具完成确认写权限、注入 Key Credential、PKINIT 取票、导出哈希、清理痕迹的完整流程，并映射 MITRE ATT&CK T1098.005，同时给出检测与缓解建议。仅限获得书面授权的安全测试与教学用途。
面向运动员的社交媒体与个人品牌管理技能，用于生成品牌安全的内容策略、个人品牌规划、互动优化、危机沟通模板、赞助商整合与分平台内容日历。
Trash Talk Generator 是一个用于生成友好、非冒犯性竞技“垃圾话”的技能，强调针对特定对抗关系、历史梗和表情包的机智调侃，主打有趣而非恶意，适合体育等友好竞争场景。
optimize-agent-docs 是 petekp/agent-skills 下的一个技能，用于把分散在 .claude、.codex、.cursor、.aider 等目录中的智能体文档整理成面向检索优化的知识层，涵盖清单生成、分块、编译与检索提示。
用于 PlayCanvas 应用绘制调用过多或受 CPU 限制时的优化技能，在手动合并网格或编写自定义渲染器之前使用，提供从测量到批处理与硬件实例化的分步降调用方法。