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 11-09 00:13
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Handle Tickets 是一个用于处理已有工单的编排技能（ticket orchestrator），面向已经实现就绪的 tracker 工单，或指向工单的 PRD。它通过 ticket conductor 逐单推进交付，并结合全新代码评审、本地 Codex 评审/修复循环以及 PR 相关流程管理工单完成。该技能明确从已存在的工单出发，负责编排阶段边界、顺序、重试和工单完成判定，并维护工作树、分支、作用域守卫（Scope Guard）和 PR 评审激活等状态。它只作为用户可见角色进行交互式提问，其余角色通过父子任务委托完成，并将问题和阻塞返回父级。工单完成条件为 PR 达到可合并状态或出现需要人类决策边界的定向阻塞。默认停在可合并状态，不单独以此工作流授权合并 PR 或启用自动合并。
用于在 Hugging Face 模型卡中添加和管理评测结果的技能，支持从 README 提取评测表格、从 Artificial Analysis 导入基准分数，以及用 vLLM/accelerate 后端运行自定义评测。
Brooks-Lint 的测试质量审查技能（brooks-test），用于对测试代码进行质量评审。该技能参考十二本经典工程书籍，主要依据包括《xUnit Test Patterns》《The Art of Unit Testing》《How Google Tests…》等。使用前需按顺序阅读共享文档（common.md、source-coverage.md、test-decay-risks.md）以及本目录下的 test-guide.md 测试质量审查框架。流程包括：若用户未提供测试文件或测试目录，先执行自动范围检测；构建测试套件地图；按指南步骤 1–4 的顺序扫描各类测试腐化风险；应用 Iron Law 并按报告模板输出，报告模式行标注为 Test Quality Review。
一个只读、建议性的 AI 技能，用于判断某次代码改动是否应放在 LaunchDarkly 功能开关之后。它可在开发者临时提问或 CI 拉取请求中调用，读取 git diff 与周边代码，评估影响范围，最终通过 recommend-flag 工具给出结构化结论。
戒指老爷爷是一个提示语与技能路由仓库，位于 skills.sh 的 learnprompt/laoyeye 页面。它不是单一提示语，而是把 24 条内容按用途编排成一条路径：先问清问题，再学习或解决问题，然后决策，最后动手；另有一节「认识你自己」独立于这条主线。使用者只需描述自己卡在什么地方，它会先通过提问澄清处境，再指向一条具体可用的提示语或 skill，并直接唤起该技能，省去用户自行翻找和记忆的过程。路由遵循严格的匹配纪律：若 24 条中没有真正对得上的内容，会明确说明对不上，而不是硬套一条。此外对一些常见但覆盖不到的处境会直接说明，包括复盘失败项目（反向拆解只针对优秀成品）、急性情绪（第六节为长程自我探索）、多项任务排序、说服表达类需求，以及信息不足或只想闲聊的情形。仓库内容为老师们的原文，逐字保存，17 条提示语与收录的 7 个 skill 分别在 sources/prompts.md 与 vendor/ 中，各有一道逐字校验。
pdf 是 letta-ai/skills 仓库中的一个 PDF 处理技能，用于在任务涉及读取、创建或审核 PDF 文件、且版式与视觉效果重要时使用。该技能主张在交付前进行可视化检查：先用 Poppler 的 pdftoppm 将 PDF 页面渲染为 PNG 图片并人工查看。文字提取和快速检查可用 pdfplumber 或 pypdf，但不应用它们来保证版式还原度；生成新 PDF 时使用 reportlab。每次有实质修改后重新渲染页面，核对对齐、间距和可读性。依赖安装优先使用 uv，然后安装 Python 包（reportlab、pdfplumber、pypdf）；渲染所需的系统工具为 Poppler（macOS 用 brew，Ubuntu/Debian 用 apt-get）。该技能无需环境变量，并给出了临时文件与输出目录约定、渲染命令以及质量与最终检查要求。
GPUI 的事件处理与订阅技能，用于在 GPUI 中实现事件、观察者与事件驱动模式，支持自定义事件、实体观察和订阅。
LinkedIn Search 技能可从 LinkedIn 公开职位页面搜索任意国家/地区的职位，支持远程、混合、现场筛选与发布时间过滤，并可获取具体职位完整详情；无需认证与 API 密钥，仅需 bun 运行。仅供个人低频率使用，自动化访问违反 LinkedIn 服务条款。
面向生产环境的 FastAPI 开发专家技能，专注异步 REST API、Pydantic v2 校验、SQLAlchemy 2.0 异步数据库、OAuth2/JWT 认证与安全防护，强调 TDD 与类型安全。
moonbit-c-binding 是 MoonBit 官方技能库中的一项技能，用于指导开发者通过原生 FFI 为 C 库编写 MoonBit 绑定。它提供从类型映射、extern "c" 声明、C 存根文件编写（moonbit.h、MOONBIT_FFI_EXPORT）、moon.pkg 原生构建配置，到所有权注解（#borrow、#owned）、外部对象与终结器、回调跳板、UTF-16/UTF-8 字符串转换以及 AddressSanitizer 内存检测的完整工作流。适合需要把现有 C 库接入 MoonBit 原生目标的工程场景。
用于查询美国国家漏洞数据库（NVD）的只读命令行工具，可按关键词、CVE ID、CPE 产品名、发布日期或 CVSS 严重程度检索漏洞，并筛选字段、导出或投递结果，需先安装 nvd-pp-cli。
PyPI 的只读命令行工具，通过 PyPI JSON API 查询 Python 包元数据、版本、发行文件与漏洞数据，并支持 RSS 订阅最新包与最近更新。适合在终端或智能体中检查、导出和分析包信息，不支持任何创建或修改操作。
面向数据集的系统性探索性数据分析技能，在深入分析或建模前先做结构检查、空值剖析、异常值检测、分布摘要与相关性探索，并输出质量报告与问题摘要。
find-skills 用于在开放智能体技能生态中搜索并安装技能，可通过 Skills CLI（pnpm dlx skills）执行关键词或交互式搜索，并用脚本从 skills.sh 补充技能描述，帮助用户发现和扩展智能体能力。
用于分析财报电话会议问答环节的技能，提取战略洞察、分析师关注点与管理层回应，需配合 Octagon MCP 使用。
用于统一多台机器开发环境配置的技能：检测项目技术栈，选择 Volta、asdf、mise、nvm、pyenv 等版本管理器，生成版本与包管理器配置、.env.example、初始化脚本和 SETUP.md 入门文档，并覆盖跨平台与排错建议。
依据领域驱动设计（DDD）识别领域模块、归属边界、依赖与接口的技能，输出领域地图、限界上下文、上下文关系图、依赖地图与接口契约，并给出重构建议与迁移策略。
为团队建立 Git 工作流规范的技能，涵盖约定式提交、提交消息钩子、分支命名、PR 模板与代码评审流程，帮助统一并保证 Git 实践质量。
LangChain Workflow Builder 是一个用于构建 LLM 应用的技能，覆盖链、智能体、记忆、工具与 RAG 检索增强流程。资料给出安装命令、链式与分支链、多种记忆、工具与智能体、RAG 管线、流式输出及生产配置示例。
用于在 GitHub 仓库中生成规范化协作模板的技能，可创建拉取请求、议题与讨论模板及对应 YAML 配置，帮助统一贡献流程与信息收集。
用于在代码库中统一结构化日志的 AI 技能：定义日志 Schema、请求关联 ID、中间件与标准化 Logger，并给出字段命名与最佳实践，便于查询和关联日志。
面向 Go 终端交互界面（TUI）开发的技能，基于 Bubbletea 的 Elm 架构与 Lipgloss 样式，涵盖布局、键盘与鼠标处理。不适用于纯文本 CLI、Web 或桌面 GUI。
Testing Boss 是一个用于编写或审查软件测试以及 LLM/智能体评估（evals）的技能。它帮助开发者决定测试应放在哪一层、如何选择 mock、诊断不稳定的 CI，以及修复脆弱的测试套件。其核心原则是：选择能够暴露被改动行为失败的测试，优先复用现有测试套件中能观察到该不变量的最低层，并复用已有 fixture 和工具，而不是新建文件。它强调断言可观察的结果，而非 mock 行为或实现结构；mock 应保持在单元测试的 I/O 边界，集成层面的结论需要真实的集成证据。当测试暴露回归时，应修复生产代码；只有在有证据表明测试契约错误或已被有意更改时才修改测试，并保留有效覆盖。该技能还涵盖智能体生成测试的评估、flakiness 与契约/属性/变异检查的处理，以及 LLM/智能体结果的评估方式。
面向现代 PHP 开发的专家级技能，覆盖 PHP 8+ 特性、Laravel 框架、Composer 依赖管理与最佳实践。适用于用户提及 Laravel、Composer、Symfony、PHPUnit 或 PSR 等场景。