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 10-19 00:11
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video-transcript 是一个用于将视频内容提取为文本的技能，通过 TranscriptAPI.com 接口获取视频字幕。它支持粘贴 YouTube 链接或视频 ID，并将结果转写为文本，可用于转写、总结、引用、翻译以及视频转文字等场景。使用时需要配置 $TRANSCRIPT_API_KEY，并在每次请求中携带 Authorization 与 User-Agent 两个请求头。接口为 GET /api/v2/youtube/transcript，接受 YouTube URL 或 11 位视频 ID，可返回结构化 JSON 或可读文本，并可选包含时间戳与视频元数据。
App Store Optimization（ASO）是一套面向应用商店的关键词优化工具包，用于研究关键词、分析竞品排名、生成元数据建议并提升应用在应用商店中的可见度。它覆盖关键词研究工作流、元数据优化、竞品分析、应用发布、A/B 测试等环节，并提供关键词分析、元数据校验、竞品对比、ASO 评分、A/B 测试规划、评论分析、发布清单、多语言辅助等脚本工具，以及平台要求、最佳实践和关键词研究指南等参考文档。适用于 iOS App Store 与 Google Play 应用的市场优化工作。
content-humanizer 是一个用于去除 AI 生成内容痕迹并注入品牌声音的技能。它通过检测模式、修复节奏、注入品牌性格三步，让机器味浓重的内容听起来像真人写的。适用于内容显得机械、使用过多 AI 套话、缺乏个性的场景。
website-to-video 是 calesthio/openmontage 提供的一项技能，用于捕获一个通用网站或 URL，并基于该网站自身的视觉素材，将其制作成一支 HyperFrames 视频，适用于站点导览、展示片或社交媒体短片等场景。其核心流程依靠无头 Chrome 对目标网站进行截图捕获，再由 AI 代理分七个步骤完成品牌理解、品牌识别、策略与信息定位、分镜与脚本、配音与时间轴、构建合成以及校验与交付。每一步都会产出用于约束下一步的中间产物，默认采用协作模式，在标记为需要用户确认的关卡处暂停并询问；若用户示意进入自动模式，则与之相关的偏好类问题可被跳过，但质量校验类关卡（素材审计、逐段 HTML 阅读、DoD 清单、诚实披露）仍不可跳过。该技能还内置路由判断，区分产品发布、无站点讲解、GitHub PR 转视频等不同用途，并明确重剪已有视频文件不在其范围内。整体上它是一套面向视频生成的可编排工作流，而非单一功能点。
本体术语解析（Ontology Term Resolution）是 Scientific Agent Skills 中的一项技能，用于把自由文本的科学标签解析为本体术语 ID，并借助 EBI Ontology Lookup Service（OLS4）校验已有的 CURIE 是否真实、当前且标签一致。它同时可查询前缀、紧凑标识符、落地页与实验室简写。技能包含四个脚本：resolve_terms.py 通过 OLS 将文本解析为术语，支持按本体约束、精确匹配、模糊回退与分支限定；validate_terms.py 校验已有 ID 的状态（ok、obsolete、not_found、label_mismatch、wrong_ontology、wrong_branch 等），可作为 CI 门禁；lookup_prefix.py 借助 Bioregistry 与 Identifiers.org 检查前缀与紧凑标识符；map_terms.py 通过 ZOOMA 映射实验室简写。所有脚本仅依赖标准库，支持单值或文件输入，输出 TSV 或 JSON。核心原则是：绝不凭记忆写本体 ID，也绝不未经校验就接受一个 ID。
面向 Next.js 与 TypeScript 的 tRPC v11 最佳实践指南，帮助构建端到端类型安全的 API，无需 schema 或代码生成即可避免运行时错误。
OBLITERATUS 是一个开源的大语言模型拒答行为移除工具包，采用机械可解释性技术（abliteration）对大模型进行“手术式”处理。它通过 SVD/PCA 在模型隐藏状态中定位拒答方向，将这些方向从权重中投影剔除，同时尽量保留模型的核心语言能力。该工具提供 Gradio 界面、命令行、Python API 与 Colab notebook 四种使用方式，支持 basic、advanced、informed、lora、pca、sparse 等多种消融方法，并内置分析模块（概念锥几何、对齐印记检测、Ouroboros 自修复量化、跨层拒答热力图、安全—能力纠缠映射等）。
comet-build 是 Comet 工作流中第三阶段（Plan and Build）的技能，用于规划、实现并验收 Classic 任务。当用户调用 /comet-build，或 Classic Runtime 进入 Build 阶段、为修复而返回 Build 时触发。它先校验入口状态（select/check），核对配置、任务状态与下一步动作；如分支绑定不一致会暂停并交由用户决定回退分支或显式重绑。随后确认执行策略：build_mode 可选 autonomous、subagent-driven-development、executing-plans；tdd_mode 可选 tdd 或 direct；review_mode 可选 off、standard、thorough。配置写入后按策略创建或续用 tasks.md 计划，按风险分级调整计划深度，并通过 task-complete 勾选任务、以 checkpoint 保存协调与恢复记录。实现阶段遵循 TDD 的 RED/GREEN 要求，处理异常时先诊断根因，按需增量更新 spec（小/中/大变更分别处理），并在上下文压缩后支持恢复。资料未提供安装命令、价格与具体平台信息。
Ralph PRD Converter 是 Ralph 自主智能体系统的一个技能，用于把已有的 PRD（产品需求文档，Markdown 文件或文本）转换为 Ralph 使用的 prd.json 格式，以便 Ralph 进行自主执行。它会把 PRD 拆解为一个个用户故事（user story），每个故事要求能在一次 Ralph 迭代（一个上下文窗口）内完成，并按依赖顺序排列优先级。转换时会为每个故事生成顺序 ID、可验证的验收标准，并统一加入“Typecheck passes”等检查项，UI 相关故事还会加入浏览器验证要求。
cli-mcp 是 omniroute 提供的命令行功能集，用于从 CLI 检查 MCP 服务器的运行状态、查看已注册的工具与作用域、执行工具调用，并管理 MCP 审计日志。它通过 npm 全局安装或 npx 直接运行，提供 mcp status、restart、enable、disable、call、scopes 等子命令，适合需要在终端中操作 MCP 服务的开发者。
config-codex-cli 是一个面向智能体的分步配置工作流，用于在 Linux、macOS、Windows 等任意机器上配置 OpenAI Codex CLI，使其将 OmniRoute 作为兼容 OpenAI 的后端使用。该工作流会检测操作系统与 shell，写入 config.toml 和 7 个命名 profile，设置环境变量，并验证配置是否正确。安装方式为 npm install -g omniroute 或 npx omniroute。资料还说明了两项影响长时间 Codex 任务的 OmniRoute 默认设置：会话亲和（sessionAffinityTtlMs 默认 0，即关闭，开启后最高 86400 秒）和流空闲超时（STREAM_IDLE_TIMEOUT_MS 默认 600000 毫秒，即 10 分钟）。对于多小时的过夜任务，需要显式调整这些参数并重启 OmniRoute。
该技能用于通过 Elastic Cloud API 配置和运维 Elastic Cloud 基础设施，包括创建、连接、更新和删除 Serverless 项目（Elasticsearch、Observability、Security），管理流量过滤器（网络访问控制），以及管理 Elastic Cloud Hosted 部署。所有控制面操作通过 elastic CLI 完成，凭据存入操作系统钥匙串，不在对话中显示密钥。创建或删除前需确认，区域创建后不可更改，删除不可逆。
nano-banana-2 是一个用于生成和编辑图像的技能，基于 Google 的 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image-preview）模型。当用户需要创建或修改图像时，可通过命令行脚本调用该技能。它支持新建图像与基于参考图编辑图像，提供 512px、1K、2K、4K 分辨率选项，以及 1:1、16:9、9:16、21:9 等多种宽高比。编辑时可重复传入最多 14 张参考图，用于保持角色一致性、物体保真度或组合多个视觉参考。API 密钥按 --api-key 参数、GEMINI_API_KEY 环境变量的顺序解析。输出为 PNG，保存到当前目录或指定路径，并返回完整保存路径。
Type4Me 是一款 macOS 语音输入工具，通过全局热键捕获音频，使用本地（SherpaOnnx/Paraformer/Zipformer）或云端（火山引擎/Deepgram）ASR 引擎进行转写，可选通过 LLM 对文本进行后处理，并将结果注入任意应用。所有凭据与历史记录均存储在本地，无遥测、无云同步，使用 Swift 编写。
accessibility-inspect 是 accesslint/skills 中的半自动手动无障碍（a11y）检查技能，属于 WCAG 评估中需要交互或人工判断的层级。它针对运行中的页面，执行规则引擎无法判定的检查，例如键盘操作与焦点顺序、焦点可见性、状态变化、重排、错误恢复和阅读顺序。该技能只负责定位与评估，不负责修复（修复由 accesslint:accessibility-fix 承担）；自动扫描层为 accesslint:accessibility-scan，accesslint:accessibility-audit 则在 WCAG-EM 下同时运行两者。检查结果按证据基础分为三级：● 已验证（确定性、可复现）、◐ 已标记（有证据但需人工决定）、○ 需人工（需辅助技术或真实使用经验），并按严重程度标注用户影响。它通过浏览器 MCP（推荐 chrome-devtools，也支持 playwright 或 puppeteer）驱动页面，若未连接则只运行静态检查并报告其余为人工交接。目标可以是 URL、accesslint.config.json 中的目标名或默认目标，并支持 --selector 和 --wait-for 参数。
attorney-assist 是一个用于连接用户与 LegalZoom 律师进行法律咨询的技能。当用户询问律师、法律帮助，或需要合同审查等超出 AI 分析能力的实际法律建议时使用。该技能通过 MCP 工具调用 LegalZoom 服务，检查用户是否有律师咨询权限，收集咨询所需的背景信息（具体问题、司法管辖区、联系电话），匹配合适的执业律师并安排咨询时间。律师可以看到完整的对话历史、文档和 AI 分析，从而提供有质量的建议。该技能强调服务可用性护栏：绝不模拟、捏造或近似 LegalZoom 服务交互，任何工具调用失败都必须立即停止并如实告知用户，不得生成虚假的会话 ID 或确认信息。
这是一个面向 Odoo 开发的通用技能包，基于 OCA（Odoo 社区协会）严格开发标准，覆盖 Odoo 14 至 20 版本。它提供版本检测、避免重复造轮子的检索流程、严格的编码规范，以及代码审查、升级分析、上下文收集、技能发现等专用工作流，并附带按功能主题组织的模式库索引，帮助开发者按版本正确生成与维护 Odoo 模块代码。
本技能介绍如何使用 Terraform Plugin Framework 实现 Provider 的临时资源（Ephemeral Resources，Terraform 1.10+）。临时资源用于在配置中传递令牌、生成的密码、短期证书、解密值等敏感数据，而不会将其写入 state 或 plan。内容涵盖 Open/Renew/Close 生命周期、临时 schema 设计、通过 provider.ProviderWithEphemeralResources 注册、设计规则、测试与文档编写，并给出完整的 Go 代码示例。
该技能提供 OpenAI API 开发的专家级指导，覆盖 GPT 模型、Assistants API、函数调用、嵌入向量以及生产级 AI 应用的最佳实践。内容以 Python 示例为主，强调类型提示、错误处理与重试逻辑、API 密钥的环境变量管理，并遵循 OpenAI 的使用政策与速率限制。适合需要构建、集成或优化 OpenAI API 应用的开发者参考。
pentest-checklist 是一个用于渗透测试全流程的检查清单技能，帮助团队规划、执行并跟进渗透测试。它覆盖从范围定义、环境准备、测试团队选择、监控，到修复与复测各阶段的检查项与参考问题，并强调仅限授权使用：任何探测、利用、改配置、持久化、取数据或尝试凭据访问的命令，都需先确认目标、书面授权与允许范围，未获得明确确认时保持只读，仅提供防御性指导。
该技能是一套面向 Web 应用的安全测试工作流，围绕 OWASP Top 10 漏洞展开，覆盖注入、XSS、身份验证缺陷与访问控制问题。它按阶段组织测试：侦察、注入测试、XSS 测试、身份验证测试、访问控制测试、安全响应头检查与报告。每个阶段列出可调用的子技能（如 scanning-tools、sql-injection-testing、sqlmap-database-pentesting、xss-html-injection、broken-authentication、idor-testing、file-path-traversal、api-security-best-practices、reporting-standards）及对应操作。适用于渗透测试、OWASP Top 10 评估、安全控制验证与漏洞赏金场景。使用时需明确任务与授权边界，输出不能替代具体环境验证或专家评审。
医疗器械风险管理专家技能，依据 ISO 14971:2019 在医疗器械全生命周期内实施风险管理。提供风险管理计划、风险分析、风险评价、风险控制以及生产后风险监控的工作流程、模板与决策框架，并包含 5x5 风险可接受性矩阵、概率与严重度分级标准、风险控制层级、验证方法及风险矩阵计算脚本。适用于医疗器械合规与质量风险管理场景。
tdd-test-writer 是 am-will/codex-skills 中的一个技能，用于完成测试驱动开发（TDD）的 RED 阶段：先用测试定义行为，确认测试因正确的原因失败，再向实现方交接具有客观通过标准的实现契约。适用场景包括测试先行开发、TDD/红绿重构工作流、需要由实现代理满足的测试、以及需要先补回归测试再改代码的缺陷修复。技能要求在编写测试期间不修改生产代码，编写行为导向而非占位式的测试，并保证每个新增或更新的测试在交接前都失败，且失败原因来自缺失或错误的生产行为而非测试本身。
omni-budget 是 OmniRoute 项目中的一个技能，用于按 API 密钥或全局配置支出限额、Token 配额和速率限制策略，并查看当前消耗情况，从而在多个提供商之间实施成本控制。它通过 HTTP 接口提供速率限制配置的读取与更新能力，所有请求需要有效的 Bearer 令牌或会话 Cookie 进行认证。该技能适合需要对 API 调用成本进行统一管理和限制的场景。