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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AI Component Metadata Generator 是一个用于为设计系统组件生成结构化、可供 AI 消费的元数据的技能。它通过分析组件结构（如插槽、子元素、变体、状态、Props 类型和无障碍属性），生成包含组件定义、使用场景、组合关系、行为、无障碍支持和 AI 提示等字段的元数据，从而帮助 AI 在生成 UI 时正确复用现有组件、选择合适的变体并保持无障碍性。该技能提供自动生成脚本和手动模板两种方式，并支持与 Figma MCP 结合使用。
该技能用于为当前项目生成生产就绪、安全的多阶段 Dockerfile 和 .dockerignore 文件。它通过分析项目结构、语言、框架和依赖，遵循“先验证再添加”的原则，确保所有指令都有代码依据。技能源自 vfarcic/dot-ai 的共享提示词，由 Viktor Farcic 编写（MIT 许可）。生成过程强调多架构支持、禁止添加 HEALTHCHECK、使用非 root 用户、固定镜像版本、多阶段构建、层缓存优化等最佳实践。适用于需要将应用容器化并部署到生产环境的开发者，支持任意语言和框架。
一个按 Conventional Commits 规范创建 Git 提交的技能：分析实际 diff 判断类型、范围与描述，安全暂存并生成简洁提交信息，适用于用户要求提交改动时。
AWS Aurora 技能指南，围绕 Amazon Aurora 这一兼容 MySQL/PostgreSQL 的关系型数据库，整理了 Serverless v2、RDS Proxy、Data API 与连接池的实践。内容以「无服务器场景如何管理数据库连接」为核心，强调 Lambda 不应直接建立裸连接，而应通过 RDS Proxy 做连接池复用与故障转移，或在仅限 Aurora Serverless 的场景下使用基于 HTTP 的 Data API。资料包含 RDS Proxy 的 CDK 创建示例与监听配置、IAM 认证的连接代码、Data API 的 TypeScript 与 Python（boto3）用法、Prisma 集成、Serverless v2 容量区间（0.5-128 ACU）建议表、扩容唤醒重试、迁移方式（Prisma Migrate 及迁移 Lambda）、PgBouncer 与应用层连接池、CloudWatch 与 Performance Insights 监控指标、IAM 数据库认证与 Secrets Manager 轮换、常用 CLI 命令以及反模式清单。适用对象是使用 AWS 无服务器架构并需要接入关系型数据库的开发者。
面向 Amazon KDP 作者的畅销书发布系统技能，提供从预热、ARC 书评、预售、发布日执行到发布后优化的五阶段框架，含分类评分、关键词、定价、广告与监控指标等操作清单。
根据 Canva 评论线程实施设计修改的技能：读取所有评论、归纳评审诉求，直接完成 API 支持的修改，无法通过 API 完成的改动则整理为人工操作清单。
阿里云对象存储 OSS 命令行工具 ossutil 2.0 的技能，用于安装、配置并通过命令行操作 OSS，支持上传、下载、同步与资源管理。
Darkmatter 仓库初始化技能：把新仓库或现有仓库对齐到 Darkmatter 生产级模板标准，审计缺失与过时文件，补齐配置、工具链、CI、文档与 Effect 代码，并运行完整校验。
BioServices 是 Python 包，为约 40 个生物信息学 Web 服务与数据库提供统一编程接口，支持跨库查询、标识符转换、序列分析与多资源整合，可透明处理 REST 与 SOAP/WSDL 协议。安装命令：uv pip install bioservices。
command-creator 是一个用于创建 Claude Code 斜杠命令的技能，帮助把重复性工作流固化为可用 /command-name 调用的 Markdown 命令文件，支持项目级与全局命令。
HQQ（Half-Quadratic Quantization，半二次量化）是一种面向大语言模型的权重量化方法，最大特点是无需校准数据即可完成量化。它支持 8/4/3/2/1 比特精度，可配置分组大小与量化轴，并提供 PyTorch、ATEN、TorchAO、Marlin、BitBlas、GemLite 等多种推理后端。HQQ 与 HuggingFace Transformers 和 vLLM 原生集成，可直接加载预量化模型或对现有模型量化后保存、推送至 Hub，同时兼容 PEFT/LoRA，支持对量化模型进行微调。相比需要校准的 GPTQ、AWQ，HQQ 量化速度快（分钟级），适合无数据场景和极端低比特实验。
用于查询、暂存并应用 Railway 环境配置变更的技能，覆盖环境变量、服务来源、构建与启动命令、副本数、健康检查、域名等操作，支持创建、复制、切换环境，并通过 GraphQL 变更暂存或立即提交部署。
railway-projects 是一个用于管理 Railway 项目的技能，可列出、切换和配置 Railway 项目。它的主要用途包括：查看全部项目、查看工作区、切换到其他项目、重命名项目、开启或关闭 PR 部署、将项目设为公开或私有，以及查看项目设置。在执行层面，它通过 CLI 命令和 GraphQL API 完成操作：使用 railway list --json 列出项目，railway whoami --json 列出工作区，railway link -p 切换项目，并通过 railway-api.sh 调用项目更新 mutation 来修改名称、描述、公开状态和 PR 部署相关配置。适用场景主要是需要在命令行环境中批量或快速维护 Railway 项目的开发者，尤其是使用 Claude Code 模板的用户。限制方面：需要先完成 railway login 认证；无项目时需先 railway init 创建；无权限时无法修改项目设置；项目不存在时会提示查看可用项目列表。
Railway 服务管理技能：查看服务状态与部署历史、重命名服务、更换图标、切换关联服务，以及通过 GraphQL API 用 Docker 镜像创建新服务。本地代码建服务建议改用 railway-new 技能。
用于渐进式改进或从零创建项目级 AGENTS.md / CLAUDE.md 代理指令文件的技能，通过精简内容并将领域规则包进 <important if> 条件块，让智能体只在与任务相关时读取对应指导。
为即梦 Seedance 2.0 多模态 AI 视频生成模型撰写高质量提示词的技能，涵盖 @ 引用语法、运镜复刻、特效模仿、视频延长与编辑、音乐卡点、电商广告、短剧、科普等场景，并给出输入限制、提示词结构与避坑指南。
Dart 性能优化与调试技能，用于分析 CPU 热点路径、优化内存分配并强化静态类型性能。涵盖类型标准化、集合选择、编译期优化、循环热点、类型健全性、空安全与错误处理，以及 DevTools 性能分析与基准测试。
为 Flutter 应用提供自动化测试策略与规范的技能，用于定义测试策略、组织测试金字塔、建立测试命名约定。它强调多写单元与组件测试、少写集成测试，要求测试文件严格镜像 lib/ 目录结构并以 _test.dart 结尾，追求逻辑与组件 100% 覆盖率，保证测试相互独立。资料还给出三种基于模式的测试约定（Golden 变体测试、状态矩阵测试、交互契约测试）、测试命名与分组建议、常见测试错误及运行命令速查。
一个面向 Blender 的 Roblox R6/R15 角色动画技能，通过 Blender MCP 与 Python 控制，自动完成动画的创建、修改、打磨、检查、导出与 GIF 预览，强调使用 Studio 来源的正版绑定与分阶段验证流程。
cw-sedaris 是 compound-writing 中的写作技能，用于在文本中寻找可挖掘的幽默、荒诞或自嘲素材，模仿 David Sedaris 的视角发现好笑之处。适合文章过于严肃、个人故事需要轻松感或内容平淡易忘时使用。
LangGraph 架构决策指南，用于判断何时采用 LangGraph、如何设计状态、持久化、多智能体、流式输出与人机协同，并给出替代方案与检查清单。
为已有智能体添加 GBrain 记忆能力的安装配置技能。默认从无密钥存储与关键词检索起步，保留智能体原有身份、原生记忆与配置，跨会话召回，支持本地与托管两种路径。
nano-banana-prompt 是一份为 Nano Banana Pro（Gemini 图像生成）编写高效提示词的中文技能资料，涵盖人像写实、身份保持、3D 微缩、产品商业、图像编辑等提示词模式与模板。
该技能用于在 Java 应用中用 Micrometer 实现和改进指标可观测性，涵盖计量器选型、命名与标签规范、基数控制、直方图与百分位策略，以及 Actuator 与 Prometheus/OpenTelemetry 集成和指标验证。