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 11-07 00:13
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pyvene 是斯坦福 NLP 团队开发的 PyTorch 模型因果干预库，提供基于字典的声明式干预框架，用于激活修补、因果追踪和交换干预训练，使干预实验可复现、可分享。它支持任意 PyTorch 架构（不限于 Transformer），可对指定层和组件（如 block_output、attention_output、mlp_output 等）施加多种干预类型（如 VanillaIntervention、AdditionIntervention、ZeroIntervention、RotatedSpaceIntervention 等），并支持将干预保存到本地或分享至 HuggingFace。适用于因果追踪、电路分析、模型引导等可解释性研究场景。
eval-skills 是一个用于评估和改进技能（skill）的工具：把技能当作被测函数，在无上下文的全新子代理中盲跑每个示例输入，再由独立评审按标准打分，用失败驱动技能修改。
st-full-workflow 是 Strikethroo 仓库的端到端工作流技能，当用户希望一次性运行完整流程处理某个工作单时使用。它把流程拆为三个连续步骤：计划创建、任务生成、蓝图执行，并强调三步之间无需等待用户输入即可顺序执行。输入由用户以对话方式提供工作单。执行时会先定位 Strikethroo 根目录、加载项目配置与模板、分析工作单目标与约束，并对缺失的关键上下文反复提问，绝不臆造答案。计划阶段会分配计划 ID、按模板写出计划文件并运行前置与后置钩子。任务生成阶段会把计划拆解为原子任务，强制任务最小化，要求可验证的验收标准与不重叠的职责，分析依赖、评分复杂度并按模板输出任务文件。蓝图执行阶段按阶段顺序调度任务，检查阶段就绪与验证门禁，并以原生或外部分派方式执行任务，处理分派结果与失败情形。该技能依赖仓库内脚本与配置文件，具体收费、价格、适用平台等信息暂未提供。
基于 each::sense 的 AI 数字孪生与虚拟化身生成技能，可用参考照片创建写实数字分身，用于视频会议、企业传播、客服、多语言内容与社交平台形象等场景，支持通过 API 调用。
用于诊断 Google Ads 突发性能变化的技能，覆盖 CPA 飙升、CVR 下降、曝光崩塌、CTR 波动、花费激增或 ROAS 异常等场景，帮助区分真实问题与统计噪声、季节性或跟踪缺失。
nano-banana 是一个用 Gemini 图像生成 API 制作演示幻灯片与插图的技能：先与用户规划内容，生成 slides_plan.json，再批量出图、在浏览器中审阅并逐页修改，最后打包为 PPTX。
面向 .NET 8 应用开发的技能，适用于构建 Minimal API、整洁架构与云原生微服务，涵盖 Entity Framework Core、CQRS、认证授权与测试等场景。
面向 Kotlin 开发的技能，提供协程并发、Flow 流处理、Kotlin Multiplatform 架构、Compose UI 构建等惯用实现模式，并强调空安全、结构化并发与 detekt/ktlint 校验。
Spring Boot Engineer 是一个面向 Spring Boot 3.x 开发的技能，用于生成配置、创建 REST 控制器、实现 Spring Security 6 认证流程、搭建 Spring Data JPA 仓库等。它提供从需求分析、架构设计、实现、安全加固、测试到部署的完整工作流，并附带 Web 层、数据访问、安全、云原生、测试等主题的参考指南。技能强调构造器注入、分层架构、输入校验、类型安全配置、事务范围控制、隐藏内部实现和外部化密钥等最佳实践，同时明确禁止字段注入、跳过校验、混用阻塞与响应式代码、硬编码敏感信息以及使用已弃用的 Spring Boot 2.x 模式。
SRE Engineer 是一套站点可靠性工程技能，用于定义 SLO/SLI、计算错误预算、设计事件响应流程、建立容量模型与告警监控，并通过自动化减少重复性运维工作。适合需要量化可靠性目标、落地错误预算策略与混沌实验的团队。
一个结构化批判性推理技能：先以最强形式复述你的观点（steelman），再让用户选择挑战模式，用5种推理方法对想法、计划或决策做压力测试，最后给出综合结论。适用于方案评审、架构选型、商业提案与设计红队等场景。
简历筛选技能：按岗位要求对简历进行结构化评分、识别风险信号并给出面试建议，适用于批量初筛、制定筛选标准与评估量表、培训招聘经理及审查筛选一致性。
style-analysis 是创意写作技能，用于分析项目散文并生成风格参考文件，供写作与评论智能体使用。它强调按文本实际变化维度拆分文件，区分有意风格与无意识习惯，并通过原则、示例和章节指引来传递声音。
Shopify 风格的 UI 设计系统技能，供 AI 智能体在构建浅色模式、Inter 字体与 4px 网格界面时参考，包含颜色语义令牌、排版、间距、边框、组件与交互约束。
Eve Horizon 上的智能体原生应用设计技能，围绕四项原则（对等性、原子粒度、可组合性、涌现能力）指导开发者让应用能被智能体完整使用，并介绍作业附件、服务账号鉴权、组织文档库、Web 聊天、跨项目查询等平台能力与设计模式。
Mantine 是一个功能完整的 React 组件库，支持 TypeScript，提供 100+ 组件与 hooks，内置深色模式、CSS modules 与无障碍支持。本技能聚焦 Vite + TypeScript 项目搭建、表单、主题、测试与代码检查配置。
用于构建 Android 网络层的技能，基于 Retrofit 与 OkHttp，涵盖拦截器、API 契约与容错错误处理。适用于 Retrofit 配置、OkHttp 拦截器、API 错误映射等请求，强调离线、重试与进程死亡场景的验证。
jest-skill 是一个用于生成 Jest 单元测试与集成测试的技能，支持 JavaScript 和 TypeScript。它覆盖模拟（mocking）、快照测试、异步测试以及 React 组件测试等核心场景，适合在编写或补全 Jest 测试时使用。该技能提供了基础测试结构、常用匹配器、模拟函数与模块、假定时器、异步断言、React Testing Library 组件测试和快照测试等示例，并列出常见反模式与快速命令参考。对于生产级用法，还提供参考文档，涵盖生产配置、模拟深入、异步模式、test.each、自定义匹配器、React 测试库、快照、API 服务测试、全局设置、CI/CD、调试表和最佳实践清单。
Codex Autoresearch 是一个用于对 Git 仓库进行重复、可逆的自动化实验的工具。它通过「假设 → 修改 → 测量 → 学习 → 保留或回退 → 重复」的循环，朝着一个数值目标持续优化代码。Codex 负责提出假设并进行代码改动，而控制脚本负责测量、提交、回滚以及事件历史的记录。该工具适用于自主优化任务，或管理需要反复实验并衡量结果的仓库改进流程。每次运行只针对一个 Git 仓库、一个数值指标、一个已确认的目标以及已批准的路径范围。用户可通过控制脚本查询运行状态、历史记录，导出 TSV 或生成 HTML 报告。
面向 NixOS 配置的规则型技能，指导使用 flakes 与 Home Manager 组织系统配置、正确设置 overlay 作用域（尤其 useGlobalPkgs=true 时），并排查包变更不生效等问题。
该 Skill 用于规范中文输出，要求在涉及中文字符、中文标点、中文文档、中文回复及中英文混排的场景中，按全角标点规则与混排规则处理文字，脚本或命令行指令中不适用。
orcakit 是用于整理 Orca 桌面应用工作区列表的技能，让工作区与 git worktree 及议题状态保持一致：为工作区关联议题、刷新状态、清理已完成工作，并统一 worktree 根目录。只读写 Orca 元数据，不创建 worktree、不修改议题或 PR。
Hare 编程语言技能，用于简单系统编程。涵盖 Hare 设计理念、hare build/test/run 工作流、标准库、使用 @extern 的 C FFI、标签联合类型、切片，以及用 (T | error!) 进行错误处理，并与 C、Zig 对比。
针对 JWT 算法混淆攻击的授权安全测试技能，测试服务器是否信任令牌头中声明的 alg，从而允许 RS256 降级为 HS256、alg:none 绕过、kid/jku/x5u 头注入，以及用公钥作为 HMAC 密钥的密钥混淆漏洞。