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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cli-anything-blender 是一个面向 Blender 的有状态命令行界面（CLI），用于 3D 场景编辑，遵循与 GIMP CLI harness 相同的设计模式。它使用 JSON 场景描述格式，并生成 bpy 脚本以驱动实际的 Blender 渲染。该工具通过 pip 安装（pip install cli-anything-blender），要求 Python 3.10+ 且系统中已安装 Blender 4.2 或更高版本。它支持命令行与交互式 REPL 两种使用方式，覆盖场景、对象、材质、修改器、相机、灯光、动画、渲染、预览和会话管理等命令组，并提供撤销/重做（最多 50 级历史）、项目 JSON 持久化、人类可读与 --json 双输出模式。预览功能可生成真实渲染的预览包（如 hero.png、workbench.png），支持实时预览会话，供代理进行视觉校验。
Storybook 是一个用于构建和文档化组件库的工具，本技能提供使用 Storybook 的最佳实践指南。内容涵盖项目结构组织、故事（stories）编写、组件文档、Args 与 Controls 配置、装饰器与参数、交互测试、视觉测试、无障碍测试、插件与配置、设计系统集成以及性能优化等方面。该技能面向使用 Storybook 构建和维护组件库、设计系统的开发者，帮助其编写可作为活文档的故事、在集成前隔离测试组件，并将无障碍测试与 CI/CD 流程结合。
LlamaGuard 是 Meta 推出的 7-8B 参数专用内容审核模型，用于对 LLM 的输入与输出进行安全过滤，可判断对话内容是否安全并给出安全类别。它涵盖 6 个安全类别：暴力与仇恨（S1）、色情内容（S2）、枪支与非法武器（S3）、受管制物质（S4）、自杀与自残（S5）、犯罪策划（S6）。使用时通过 HuggingFace Transformers 加载模型，配合聊天模板对用户输入或模型回复进行分类，输出格式为 safe 或 unsafe 加类别编号。也支持通过 vLLM 部署以获得更高吞吐，可封装为 FastAPI 审核接口，或集成到 NeMo Guardrails 中。适合需要预训练审核模型、追求较高准确率并有 GPU 资源的 LLM 应用场景。
Model Pruning 是一个面向大语言模型（LLM）压缩与推理加速的技能，主要介绍 Wanda、SparseGPT 等剪枝技术，以及结构化剪枝和 N:M 稀疏。适用于在不重新训练的情况下压缩模型，例如在 50% 稀疏度下实现接近无损的精度，并减少约 50% 内存占用。资料还提供了安装命令、Wanda 与 SparseGPT 的代码示例、N:M 结构化剪枝实现、剪枝策略、生产部署流程与评估方法。
nnsight 是一个用于解释和操控神经网络内部结构的 Python 库，支持任意 PyTorch 模型，并可通过 NDIF 远程执行在 70B+ 大模型上运行相同的解释性代码。它提供延迟执行的 trace 上下文、代理对象和激活保存机制，支持激活分析、激活修补、跨提示激活共享和基于梯度的分析等实验。用户只需切换 remote=True 即可在本地小模型与远程大模型之间复用代码。安装方式为 pip install nnsight，远程执行需在 login.ndif.us 注册获取 API 密钥。
best-ai-marketing-platform-benchmark 是一个系统性的基准与对比资料集，用于研究追踪和优化品牌在 AI 生成答案中可见度的各类 GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）平台。它覆盖 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Gemini、Claude、Copilot 等 AI 引擎，从 AI 引擎覆盖范围、监测与优化能力、内容生成、自动化交付方式、定价与目标市场等维度对 8 个平台做横向评估，并提供决策框架、能力矩阵与 AI 引擎覆盖对比代码示例，方便按企业规模、预算和技术团队情况选取合适工具。
该技能套件面向 Claude Code，是一套 AI 驱动的 SEO 与内容营销工具，源自 vincenthopf/My-Claude-Code。它提供 10 个专用命令和 5 个多步骤工作流，覆盖关键词研究、内容审计、SERP 分析、技术 SEO 和内容策略，输出结构化、可执行的报告。命令包括关键词研究、内容审计、技术 SEO 审计、竞品差距分析、内容简报生成、SERP 监控、外链挖掘、页面速度 SEO 影响、本地 SEO 审计和内容日历生成。所有命令遵循一致的 5 步交互模式，含进度跟踪和优先排序的发现。工作流包括完整 SEO 冲刺、发布前 SEO、内容刷新、权威构建和 AI 内容管道。安装需将仓库克隆到 Claude skills 目录并注册 SKILL.md。使用部分功能需配置 Ahrefs、Semrush、Google Search Console 等 API 密钥。
Twilio 短信与彩信（SMS/MMS）深度参考文档，聚焦短信发送场景。内容涵盖 SMS 专属错误码、消息被过滤或拦截的诊断方法，以及 messages.create() 接口在 Python 和 Node.js 下的调用示例。文档说明了何时应选择 SMS（如覆盖全球手机号、无需安装 App、时效性告警、合规要求）以及何时应改用 WhatsApp（如美加澳以外的富媒体需求、营销活动、大批量成本敏感场景）。包含发送、发送带媒体、通过 Messaging Service 发送、追踪投递状态等核心模式，并列出响应字段、常见错误码含义与修复方向，以及消息被拦截时的排查顺序（未注册发送方、垃圾信息过滤、收件人退订、地区权限未开启、短信泵送保护、账户暂停）。同时明确列出限制条件：必须使用 E.164 格式、试用账户不能向未验证号码发送、MMS 仅支持美国/加拿大/澳大利亚、单条消息不得超过 1600 字符（超长自动分段并单独计费）、无 Messaging Service 时无法启用短信泵送保护。适合需要集成或排查 Twilio 短信发送的开发者参考。
Test Specialist 是一个用于 JavaScript/TypeScript 应用测试与调试的技能。它聚焦于编写单元、集成和端到端测试用例，系统化分析缺陷，主动发现潜在问题，并通过脚本评估测试覆盖率。适用于在添加新功能、修复缺陷、提升测试覆盖率或审查代码质量时使用。该技能提供 AAA 测试结构、五步缺陷分析流程、常见缺陷模式检查、安全与性能问题验证、覆盖率分析工具，以及测试维护与质量原则。资料还包含分析覆盖率报告与查找未测试代码的脚本用法，以及推荐的测试框架与运行命令。
Catalyst Functions 是 Zoho Catalyst 平台上的无服务器函数技能，覆盖全部 7 种函数类型：Basic I/O、Advanced I/O、Event、Cron、Job、Integration 与 Browser Logic。该技能提供各类型的处理函数签名、catalyst-config.json 配置键、SDK 初始化模式与 CORS 设置，并区分「如何编写」的概念问答与「脚手架/部署」的项目操作两种响应方式。它支持非交互模式（CLI v1.27.0+）执行 catalyst init 与 functions:add，默认使用原生 Node.js 响应语法，并强调函数默认公开可访问、需通过 Security Rules 或 API Gateway 设置鉴权。
Laravel Development 是一套面向 Laravel PHP 开发的专家指导技能，强调遵循 Laravel 最佳实践、SOLID 原则与框架约定。内容覆盖 PHP 8.1+ 特性、PSR-12 编码规范、严格类型声明、Eloquent ORM、数据库迁移与填充、表单请求验证、中间件、认证授权、缓存、任务队列、事件与监听器、数据库事务、任务调度、API 版本化、本地化、CSRF 防护、Laravel Mix 资源编译以及 PHPUnit 与 Dusk 测试等主题。该技能要求以简洁、技术性的方式给出准确的 PHP 示例，偏好迭代与模块化而非重复代码，使用描述性命名，并倾向依赖注入与服务容器。适合在 Laravel 项目中获取符合框架惯例的编码建议、架构决策参考与实现思路。
Supabase 后端开发技能，聚焦 PostgreSQL、身份认证与实时功能等后端实践。该技能强调编写正确、安全、高效的代码，在数据请求组件中实现完整的错误处理与加载状态，并使用行级安全（RLS）策略保护数据，在合适场景下利用 Supabase 的实时能力。内容涵盖认证流程与安全会话管理、数据库 schema 设计（数据类型、约束、外键、索引、迁移）、实时订阅与连接状态处理、Storage 文件管理与访问控制、基于 Deno 的 Edge Functions 无服务器逻辑，以及与 Next.js、SvelteKit 的客户端集成。适用于使用 Supabase 构建后端、需要认证授权与实时数据能力的开发场景。
AutoGPT 是一个用于构建、部署和管理持续运行 AI 智能体的自主智能体平台，提供可视化界面与开发工具包两种使用方式。它适合构建持续运行的自主智能体、创建可视化工作流智能体、部署带外部触发（Webhook、定时任务）的智能体，以及搭建复杂的多步骤自动化流水线，也支持无代码/低代码的智能体构建。平台主要能力包括：可视化智能体构建器（拖拽式节点工作流编辑器）、持续执行（智能体通过触发器持久运行）、市场（可共享和复用预构建智能体与区块）、区块系统（面向 LLM、工具、集成的模块化组件）、Forge 开发工具包（用于创建自定义智能体）以及基准测试系统（标准化智能体性能测试）。安装采用 Docker 方式，克隆仓库后进入 autogpt_platform 目录，复制环境文件并启动后端服务，前端需单独安装依赖并运行开发命令。
BLIP-2 是 Salesforce 提出的视觉-语言预训练框架，通过轻量级 Q-Former 连接冻结的图像编码器与冻结的大语言模型，实现图像描述、视觉问答、图文匹配与检索等任务。其核心思路是只训练约 1.88 亿参数的 Q-Former，无需微调大型视觉或语言模型，即可获得较强的零样本能力。支持 OPT（2.7B、6.7B）与 FlanT5（XL、XXL）多种 LLM 后端，可通过 HuggingFace Transformers 或 Salesforce 官方 LAVIS 库调用。适用于图像描述生成、VQA 系统、零样本图文理解、多模态对话、图文检索等场景。
LangSmith 是用于调试、评估和监控语言模型与 AI 应用的可观测性开发平台。它可用于排查 LLM 应用（提示词、链、智能体）问题、基于数据集系统化评估模型输出、监控生产环境 LLM 系统、为 AI 功能构建回归测试、分析延迟与 token 用量及成本，以及协作进行提示词工程。核心功能包括：追踪（捕获所有 LLM 调用的输入、输出、延迟）、评估（内置与自定义评估器）、数据集（从生产追踪或手动创建测试集）、监控（跟踪指标、错误与成本）、集成（支持 OpenAI、Anthropic、LangChain、LlamaIndex）。安装：pip install langsmith，并设置 LANGSMITH_API_KEY 与 LANGSMITH_TRACING 环境变量。
NeMo Guardrails 是 NVIDIA 推出的面向 LLM 应用的运行时安全框架，可为大模型应用添加可编程的安全护栏。它支持越狱检测、输入/输出校验、事实核查、幻觉检测、PII 脱敏、毒性检测等机制，通过 Colang DSL 定义安全流程，在请求到达模型前后进行拦截与过滤。安装方式为 pip install nemoguardrails，可集成 LlamaGuard、Presidio、ActiveFence 等组件，适用于生产环境的 LLM 应用安全防护。
RWKV（Receptance Weighted Key Value）是一种结合 Transformer 与 RNN 特点的模型架构：训练时像 GPT 一样并行，推理时像 RNN 一样按序处理，实现 O(n) 线性时间推理与 O(1) 常数显存占用，无需 KV cache，支持无限上下文。该技能提供 RWKV 的安装、基础使用（GPT 模式与 RNN 模式）、流式文本生成、长上下文处理、微调、与 Transformer 对比等实用工作流，并给出显存需求、性能对比、常见问题排查和进阶主题指引。
SkyPilot 多云编排技能，用于在多个云平台上运行机器学习工作负载并自动优化成本。支持 AWS、GCP、Azure、Kubernetes、Lambda、RunPod 等 20 多个云服务商，可自动选择最便宜的云和区域，支持抢占式实例（可节省 3-6 倍成本）并自动恢复，支持多节点分布式训练、托管作业、检查点与容错，以及通过 Sky Serve 实现模型服务自动扩缩容。适用于跨云训练、批处理作业、避免厂商锁定等场景。
该技能为 uni-app 应用开发提供按组件与按 API 组织的示例与参考文档，覆盖内置组件、uni-ui 组件以及网络、存储、设备、界面交互、位置、媒体、路由、文件、支付、分享等 API 分类。每个组件或 API 都有独立的示例文件和文档文件，并附官方文档链接，方便开发者对照查阅平台兼容性。技能遵循官方文档示例作为事实来源，提供 pages.json、manifest.json 等配置相关内容，支持 H5、微信小程序、支付宝小程序、百度小程序、字节跳动小程序、QQ 小程序、快手小程序、App（iOS、Android，nvue、vue）以及快应用等平台的跨平台开发。适合需要快速查找 uni-app 组件或 API 用法、核对跨平台兼容性、按官方模式构建跨平台应用的开发者使用。
RX 是一个用于 JSON 形态数据的嵌入式数据存储技能。它把数据编码一次后即可在编码内容上直接查询：无需解析、不构建对象图、不产生 GC 压力，被形容为“no-SQL 版 SQLite”，即非结构化数据却具备数据库式随机访问能力。主要特点包括：在编码数据上实现 O(1) 数组访问与 O(log n) 对象键查找；自动对值与共享 schema 去重；采用文本安全的编码格式，便于复制粘贴，无需二进制工具；堆分配极少（约 10 次，而 JSON 解析可能要数百万次）；在真实部署清单上可达约 18 倍压缩（92 MB → 5.1 MB）。安装方式支持 npm 本地与全局安装，也可用 npx 一次性运行，并提供命令行工具进行树形展示、JSON 互转、子值选取等操作。
cron-schedule 是 ruvnet/ruflo 提供的一项技能，用于通过 CronCreate 调度可持久化的后台工作进程（worker）。它适合需要跨会话重启继续运行的场景，例如 CI 与监控。资料中给出 CronCreate 的调用示例，并推荐了一组 worker 与对应 Cron 表达式：audit（安全扫描，*/15 * * * *）、optimize（性能优化，*/30 * * * *）、consolidate（记忆整合，0 * * * *）、map（代码库映射，*/30 * * * *）、testgaps（测试覆盖率分析，*/15 * * * *）、document（API 文档，0 */2 * * *）。同时说明 Cron 与 Loop 的取舍：/loop 适用于会话内、缓存感知、自定节奏的活跃开发；CronCreate 持久存在、可跨重启，适用于 CI/监控。
UltraQA 是一个自主 QA 循环工作流，持续推进「测试 → 验证 → 修复」直到满足既定的质量目标。它通过参数解析目标：--tests 检查全部测试套件通过、--build 检查构建退出码为 0、--lint 检查无 lint 错误、--typecheck 检查无 TypeScript 错误、--custom 检查输出中是否出现自定义成功模式，未提供结构化目标时按自定义目标解释。每次循环先运行对应验证命令，通过则退出；失败则交由 architect 诊断根因并给出具体修复建议，再由 executor 精确应用修复，随后重新进入下一轮循环，最多执行 5 轮。工作流支持交互式 CLI/服务测试，并在 .omc/ultraqa-state.json 中记录目标类型、循环次数、失败信息与开始时间等状态，循环过程会输出当前轮次与状态便于观察。它负责重复的质量门禁循环，应在目标行为已明确、只需判断测试、构建、lint、typecheck 或其他显式 QA 条件是否通过时使用。退出条件包括目标达成、达到最大循环次数、同一失败连续出现三次提前停止，以及 tmux、端口、依赖等环境错误。用户可通过取消指令清除状态文件，完成时也会删除状态文件以保证后续会话状态干净。多仓库工作区可通过 .omc-workspace 标记共享同一 .omc 目录。
DaisyUI 是一款流行的 Tailwind CSS 组件库，通过语义化的类名为 50 多个组件提供预置样式，并内置主题系统、深色模式与自定义能力，帮助开发者快速构建界面。它不绑定具体框架，可用于 React、Vue、Svelte 或原生 HTML，适合在已使用 Tailwind CSS 的项目中快速实现风格统一的组件。
用于为采用 conventional-changelog-conventionalcommits 预设或兼容 Conventional Commits 发布工具的仓库撰写、修改、审查或建议提交信息，按 Conventional Commits 1.0.0 结构生成高质量提交消息。