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 11-11 00:16
250,304 个结果
scvi-tools 是一个基于 PyTorch 和 PyTorch Lightning 的单细胞基因组学概率模型 Python 框架，使用变分推断提供深度生成模型，用于分析多种单细胞数据模态。它支持单细胞 RNA-seq（降维、批次校正、整合）、scATAC-seq 染色质可及性、多模态数据整合（CITE-seq、multiome、配对/非配对数据集）、空间转录组（去卷积、空间映射）、差异表达分析、细胞类型注释与迁移学习，以及甲基化、流式细胞术、RNA 速率等专门模态，并支持构建自定义概率模型。所有模型遵循统一 API：setup_anndata 注册数据、创建模型、train 训练、提取潜在表示与归一化表达，结果可存回 AnnData 供 scanpy 下游分析。模型要求原始计数数据，支持 GPU 加速和批次校正。
该技能指导将基于 Rust 的 WASM 前端框架（Leptos、Yew、Dioxus、Sycamore）与 Tauri v2 集成，使用 Trunk 作为打包与开发服务器，覆盖配置、WASM 编译、Tauri API 调用及移动端热重载等要点。
用于生成二维码的工具，支持简洁URL、可选UTM参数、说明文字和适合印刷的导出，适用于单个或批量活动二维码生成。
面向 AI 生成视觉素材的创意指导技能，提供图像提示词模板、模型选择建议与反同质化模式，覆盖主视觉图、功能插画、推荐语照片、OG 社交卡片等资产类型。
Exa RAG 是一套用 Exa.ai 做实时网络检索、构建检索增强生成（RAG）流水线的技能说明，覆盖 LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK、OpenAI 兼容接口与 Claude MCP 等集成方式，并列出常见坑与实用建议。
Exa.ai 搜索 API 的集成技能，支持神经搜索与关键词网页搜索，并获取正文、高亮和摘要等页面内容。适用于需要接入 Exa SDK（Python 的 exa_py 或 TypeScript 的 exa-js）实现网页搜索功能的场景。
面向 Java 服务的六边形架构分层技能，指导按 Domain、Application、Infrastructure 三层组织代码，严格执行依赖方向与模块边界，隔离框架与 I/O，便于测试并支持多适配器。
基于 Eugene Schwartz《Breakthrough Advertising》(1966) 的五阶段认知框架，用于诊断受众认知水平并据此撰写文案。适用于落地页、邮件序列、广告与内容营销，帮助文案匹配受众所处阶段并推动其进入下一阶段。
Hugging Face CLI（hf 命令）是一个通过终端直接访问 Hugging Face Hub 的命令行工具，用于下载、上传和管理模型、数据集、Spaces 等仓库，以及缓存和云端计算资源。它支持登录认证、仓库创建与删除、分支与标签管理、文件上传下载、缓存查看与清理、Hub 内容浏览、云端 GPU 任务运行和推理端点部署等操作。适合需要在本地或服务器上以脚本化方式与 Hugging Face Hub 交互的开发者与研究人员。
Coda 风格 UI 设计系统技能，用于让 AI 智能体按 Coda 美学构建界面：浅色模式、Inter 字体、4px 网格，并提供颜色语义令牌、排版、间距、边框、组件与交互约束。
Loom UI 设计系统技能，供 AI 智能体在构建 Loom 风格界面时参考，涵盖浅色模式、Inter 字体与 4px 网格等约束。
N26 风格 UI 设计系统技能，用于让 AI 智能体按 N26 暗色美学构建界面，约束包括黑色背景、Inter 字体、4px 网格、语义色板与交互规范，适合制作暗色系界面。
Paddle UI Skills 是一套面向 AI 智能体的 Paddle 风格界面设计约束集，规定浅色模式、Inter 字体与 4px 网格等规则，用于构建 Paddle 美学风格的界面。
Plaid 风格 UI 设计系统技能，供 AI 智能体在构建深色模式界面时参考。规定使用 Inter 字体、4px 网格、指定语义色板与圆角尺度，并给出焦点、悬停、禁用、动画与性能等约束。
Shortcut 风格的 UI 设计系统技能，供 AI 智能体在构建浅色模式界面时参考。规定使用 Inter 字体、4px 网格、语义色板与具体交互状态准则，包含颜色令牌、排版、间距、边框、布局与组件约束。
iii-cron-scheduling 是一项在 iii 引擎中注册 cron 触发器、按 7 字段表达式周期性执行函数的技能，适用于定时任务与计划自动化，类似 node-cron、APScheduler 或 crontab。
面向 Google App Engine 的部署技能，指导将 Python 应用部署到标准或柔性环境，涵盖 app.yaml 配置、Cloud SQL 套接字连接、Cloud Storage 静态文件、Secret Manager 密钥管理与扩缩容设置。
Financial Analyst 是一个专注于财务分析的智能体技能，用于分析财务数据、构建财务模型、评估投资并提供数据驱动的财务建议。它擅长比率分析、估值、情景建模、预算分析和财务预测，应用严谨的财务分析框架、会计原则和估值方法，支持投资决策、战略规划和财务健康评估，适用于尽职调查、财务规划、投资评估和企业绩效分析。
用于调试 Keboola Python 组件的专家技能，适用于组件运行失败、任务报错或行为异常时定位根因并给出修复方案。
migrate-to-uv 是一个用于将 Keboola Python 组件从 requirements.txt + pip 迁移到现代 uv 构建系统的技能。它面向基于 Docker、部署到 ECR 的 Keboola 组件，目标是用 pyproject.toml + uv 管理依赖，并引入 ruff 进行代码检查。迁移过程强调确定性依赖（通过 uv.lock）和可复现构建。技能要求执行者自行完成所有步骤，不得委托给其他 agent（Phase 6 的 component-defaults 除外）。主要步骤包括：读取当前状态（requirements.txt、Dockerfile、push.yml）；创建 pyproject.toml 并用 uv add 填充依赖、将测试依赖移入 dev 组；删除旧文件（requirements.txt、flake8 配置、旧脚本等）；更新 .gitignore；改造 Dockerfile 为多阶段构建（base/test/production）；更新构建测试脚本、tests/__init__.py 和 GitHub Actions 工作流；生成并校验 uv.lock；运行 ruff format 和 ruff check --fix 建立基线；最后与 canonical 模板对齐并验证构建。
detox-skill 是面向 React Native 应用的 Detox 端到端测试生成技能，由 lambdatest/agent-skills 提供。Detox 是一个灰盒测试框架，具备自动同步机制，可运行在本地模拟器/仿真器上，并支持通过 TestMu AI（LambdaTest）云端执行。该技能以资深 React Native QA 工程师的角色，帮助生成 Detox E2E 测试代码（JavaScript），覆盖基础测试结构、元素匹配器、交互动作、断言、设备控制、抗模式（anti-patterns）以及 .detoxrc.js 配置等内容，并提供 Android（Espresso）与 iOS（XCUITest）云端运行的命令步骤。
Linkfox AIGC 生图技能：根据提示词与参考图调用多种 AI 模型生成图片，支持 BANANA、GPT_2_IMAGE、AIDRAW_EDIT 等 7 种模型，可设置分辨率、宽高比与输出数量，异步创建任务并轮询获取结果。
plan-execute 是一个 Claude Code 技能，用于执行已定稿的计划文件。用户运行 /plan-execute {plan-file-path} 后，由 Claude Code 编排、Codex 实施与修复代码，Claude Code 只做代码审查，不直接修改源代码。
一个用于识别并清理“废话注释”的技能：只标记那些单纯复述代码、没有解释原因的低价值注释，并在用户确认后删除。支持按数量或全部查找，保留解释意图、兼容性、架构、变通方案等有价值注释。