SuperAPI AI 工具集

Skill 广场

找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-10 00:15

全部 Skills

249,355 个结果

postgres-database-migration

本技能用于规划、测试并安全执行 PostgreSQL 模式迁移,尤其适用于生产数据或共享数据库场景。它提供 DDL 锁参考,区分快速非阻塞操作(如添加可空列、并发创建索引、RENAME)与缓慢或阻塞操作(如带易变默认值的加列、类型变更、未加 NOT VALID 的约束校验)。核心能力是给出安全迁移模式,例如通过「先加可空列再批量回填再设默认值和 NOT NULL」避免全表重写,用 CREATE INDEX CONCURRENTLY 和 ADD CONSTRAINT ... NOT VALID + VALIDATE 降低锁影响,以及通过 CHECK 约束辅助快速添加 NOT NULL。此外还涵盖批量回填策略、迁移前后验证查询、回滚方案、事务策略、lock_timeout/statement_timeout 设置以及处理长事务阻塞的方法,帮助降低迁移失败、锁表或数据损坏风险。

数据与分析259 次安装

domain-mask

domain-mask 是一个用于演示和录屏场景的域名伪装工具:它通过启动一个受信任的 HTTPS 反向代理,让浏览器地址栏显示一个干净的自定义域名(例如 wknd.adventures),而实际内容仍由真实 URL(例如 https://main--mysite--org.aem.page)提供。借助 mkcert 生成受信任证书,浏览器不会出现安全警告,并显示绿色锁标。使用前需要 Node 22+、mkcert(brew install mkcert && mkcert -install)以及 sudo 权限(用于 443 端口和 /etc/hosts)。运行脚本后会自动向 /etc/hosts 添加 127.0.0.1 映射、生成证书、在 443 端口启动 HTTPS 反向代理并打印可访问 URL;按 Ctrl+C 停止时会自动清理 hosts 条目和临时证书。该工具仅支持 macOS,每次调用只能设置一个显示域名,且不会重写 HTML/CSS/JS 响应体内部的 URL。

部署与运维258 次安装

page-prep

Page Prep 是一个用于网页交互前清理页面的技能,可在截图、抓取或浏览器自动化之前,检测并移除干扰性覆盖层,例如 Cookie 横幅、GDPR 同意弹窗、模态框、弹窗、订阅邮件提示、付费墙和登录墙。它使用 playwright-cli 作为浏览器层,要求 Node 22+,无 npm 依赖。该技能提供 thorough(默认)和 quick 两种模式:thorough 模式采用先点击、失败则隐藏的策略,并进行 DOM 检查与视口截图验证;quick 模式仅通过 CSS 注入隐藏,只做 DOM 检查。工作流程包括定位脚本、刷新覆盖层数据库、打包可注入脚本、通过 playwright-cli 注入、读取检测报告、按覆盖层解析关闭策略、生成配方清单、执行配方以及验证页面是否干净。对于启发式检测到的覆盖层,会依次尝试 Escape 键、关闭按钮和元素移除。还支持在清理后注入 watch 模式,以应对 SPA 或懒加载横幅动态出现的新覆盖层。

通用与其它258 次安装

page-reduce

page-reduce 是一个将网页精简为最小结构骨架的工具,采用两阶段流水线:第一阶段向浏览器页面注入脚本,检测页面区块、清理 DOM(移除脚本、不可见元素、样式标签、注释、追踪属性),并把内容替换为语义化 token(如 {TEXT}、{HEADING}、{CTA}、{IMAGE}、{LINK}、{REPEAT:N} 等),输出每个区块的 tokenizedHtml JSON;第二阶段由智能体对 tokenized HTML 进行结构推理,合并重复模式、移除装饰性包裹、剥离工具类 CSS、生成最终骨架与清单。使用方式为 /page-reduce <URL>,支持 --phase1-only(仅执行第一阶段输出原始 JSON)和 --output <dir>(指定输出目录,默认当前工作目录)。依赖 playwright-cli 作为浏览器层,可选配合 page-prep 技能关闭 cookie 横幅与遮罩。最终生成 skeleton.html 与 manifest.json 两个文件,并输出区块数量、类型与体积统计。

前端与建站258 次安装

any2html

甲子渡口是一个高级数据可视化与图文卡片排版技能。它能将用户提供的文本、表格或网页素材,转化为具备复古美感、视觉舒适的小红书卡片或公众号配图。该技能提供竖版(1080×1440,3:4)、横版(1280px 宽、16:9 比例,高度自适应)和插图版(固定 1280×720)三种尺寸选择。在排版中严格把控留白、行高、字体对比与配色,采用纯静态排版;当出现大片留白时,会自动手写 SVG 装饰进行补偿。工作流程分为两个阶段:先提炼内容并输出排版大纲等待用户确认,确认后再生成纯静态 HTML 代码。适用于需要生成卡片、进行高级复古图文排版或使用排版选项的场景。

设计与创作258 次安装

codely-git-conventional-commit

该技能用于按照团队的 Conventional Commit 规范创建一次 Git 提交。当用户要求提交变更或创建提交时使用。若用户未指定提交信息,技能会先收集当前 Git 变更的上下文,包括 git status、git diff HEAD、未跟踪文件、当前分支以及最近的提交记录,然后依据 resources/commit-messages.md 中的约定确定提交信息。技能要求始终在提交信息中添加共同作者尾注,格式为:Co-Authored-By: {tool} - {model.name} {model.version} ({model.reasoning_effort}) <{tooling_email}>,其中 tool 为使用的 AI 编程工具,model.name 为模型名称,model.version 为模型版本,model.reasoning_effort 为推理强度,tooling_email 则依据工具选择对应的邮箱地址。

编程与开发258 次安装

xlsx

xlsx 是一个用于创建、编辑和分析 Excel 电子表格的技能,支持公式、格式化、数据分析与可视化。它面向需要处理 .xlsx 文件的场景,提供基于 pandas 与 openpyxl 的工作流,并强调使用 Excel 公式而非硬编码值、保持零公式错误、遵循财务模型配色与数字格式规范。技能还包含 recalc.py 脚本,借助 LibreOffice 重新计算公式并扫描 #REF!、#DIV/0!、#VALUE!、#NAME? 等错误,返回 JSON 格式的错误位置与数量。

办公与效率258 次安装

exa-research

Exa Research 是围绕 Exa.ai 构建的深度研究与答案生成能力,重点在于带引用的问答与自动化研究流程。资料显示它覆盖三类主要用途:Answer API 用于带来源引用的问答与有依据的回答;Deep Search 用于智能查询扩展并生成高质量摘要;Citations 用于来源归属与验证。文档给出了 Python 调用示例,例如使用 exa.answer() 获取答案与 citations,通过 stream=True 实现流式输出并在结束后读取引用,以及用 exa.search_and_contents() 配合 type="neural"、num_results、summary=True、use_autoprompt=True 执行检索并生成摘要。资料还列出常见注意事项,包括长回答应使用流式、不要忽略引用、Answer API 需要 text=True 以获取内容、查询应清晰聚焦、展示前应校验 citation.url。适合用于构建研究自动化、实现带来源的问答,以及生成需要可验证来源的答案。关于定价、平台支持范围、限额等信息资料暂未提供。

写作与研究258 次安装