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
231,771 个结果
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。
UI Craft — Minimal 是 UI Craft 技能集中的一个预设风格变体，用于生成极简、干净、留白充足的界面，风格参照 Linear、Notion、Vercel 等产品。它锁定三个参数：CRAFT=8（要求精细打磨）、MOTION=3（仅保留悬停与弹窗进出动画）、DENSITY=2（留白优先，每行 1-2 个元素）。核心规则包括：黑白或近黑白配色加单一强调色、正文使用 Inter 或 Geist 字体、以 1px 细线边框替代阴影、排版承担层级表达、默认单列 Hero。该技能继承 ui-craft 基础规则，并针对排版、颜色、间距、边框、动效和构图给出具体覆盖规范，同时列出该风格下应避免的反模式。
pkpd-modeling 是 Scientific Agent Skills 中的药代动力学与药效学（PK/PD）建模与仿真技能，面向浓度-时间数据分析、结构性与群体 PK 工作流、暴露-反应、给药方案仿真、生物等效性规划、药物相互作用筛查以及研究用治疗药物监测（TDM）计算。该技能以一组 Python 脚本实现，涵盖非房室分析（NCA）、个体房室拟合、群体 PK 数据集检查、给药方案仿真、暴露-反应与 C-QTc 筛查、生物等效性、异速生长与首次人体（FIH）剂量方向、DDI 静态筛查以及 TDM 贝叶斯估计。脚本支持 --format table|tsv|json 输出，退出码 0/1/2 分别表示无发现、有发现、输入无效。技能明确声明其仅计算探索性量并记录假设，不确立临床安全性、不推荐患者剂量、不认证监管申报；示例剂量与目标不得用于临床。
HubSpot 集成技能，用于通过 Membrane CLI 与 HubSpot 的 CRM 与营销自动化数据进行交互。该技能可管理联系人、公司、交易、工单、任务和笔记等记录，支持列表查询、单条获取、创建与更新等操作。使用时通过 Membrane 完成认证与凭据刷新，无需手动处理 API 密钥。适用于用户需要读取或写入 HubSpot 数据、或需要将 HubSpot 与其他流程集成的场景。
该技能为使用 pandas、matplotlib、seaborn 和 numpy 进行数据分析与 Jupyter Notebook 开发提供规范指南。内容涵盖核心原则、数据操作、可视化标准、Notebook 最佳实践、错误处理与数据校验、性能优化以及关键依赖，强调可复现性、向量化操作、PEP 8 风格和清晰的 Notebook 结构，适用于编写数据分析代码时参考。
Roblox 动画系统参考，涵盖在 Humanoid 角色或非 Humanoid 模型上播放、停止、混合动画的用法。内容包括核心对象（Animation、Animator、AnimationController、AnimationTrack）、动画代码应放置的位置、加载与播放动画、AnimationTrack 事件、循环与单次播放、动画优先级与混合、Humanoid 与 AnimationController 的区别、替换默认角色动画、停止所有动画、快速播放参数参考、仅上半身动画以及常见错误。
这是一个面向 AI 视频生成提示词创作与优化的技能（Skill），定位为“AI 导演、编剧与剪辑”的混合角色。它用于在用户需要为 AI 视频生成器（如 Seedance、Kling、Veo、Runway、Luma、Pika、Sora 等）创建、改进、审查或拆分提示词时提供结构化流程。该技能强调先做戏剧性（dramaturgy）判断，再做提示词工程，要求按固定顺序加载参考文件（戏剧性规则、通用规则、所选模型文件、任务相关文件），最后执行戏剧性检查与三细节检查。输出形式包括单条提示词、多片段提示词、分镜表、提示词审查、导演阐述以及 Veo 专用 JSON。默认输出语言跟随用户，但最终 AI 提示词默认使用英文。
trendspyg 是一个免费、开源的 Python 库，用于获取 Google Trends 数据。它提供实时热门话题以及关键词随时间变化的趋势分析，具体包括：随时间变化的关注度（interest over time）、相关查询（related queries）、按地区的关注度（interest by region）。该项目被描述为 pytrends 的维护替代方案，同时提供 CLI 和 API 两种使用方式。它可通过 MCP 方式集成使用，官方给出的启动命令为 export UVX_TRENDSPYG='uvx --from "trendspyg[mcp]" trendspyg-mcp'，并借助 mcporter 工具列出与调用其可用工具。
GitNexus CLI 是 GitNexus 项目提供的命令行工具，用于对代码仓库建立和刷新知识图谱索引、检查索引状态、清理索引、基于图谱生成文档，以及列出已索引的仓库。它通过项目本地的 node .gitnexus/run.cjs <command> 运行，能自动选择合适的运行器（全局 gitnexus、pnpm dlx、bunx 或 npx），无需全局安装。适合在代码探索、调试、影响分析和重构之前先用索引建立代码知识图谱。
SwanLab 是一个开源实验跟踪工具技能，用于记录机器学习实验的指标、配置、标签与描述，并通过标量图表和媒体日志可视化训练过程。它支持云端、本地或自托管部署，可对比不同随机种子、检查点和超参数下的运行结果。该技能提供与 PyTorch、Transformers、PyTorch Lightning、Fastai 的集成示例，支持记录图像、音频、文本、GIF、点云、分子等媒体类型。安装需使用 pip 安装 swanlab>=0.7.11，以及 pillow、soundfile 等媒体依赖；本地仪表盘需安装 swanlab[dashboard]。使用时通过 swanlab.init 初始化项目和实验，swanlab.log 记录指标或媒体，run.finish 结束运行，并可用 swanlab watch 查看本地日志或 swanlab sync 后续同步。适合需要开源、可本地或自托管运行跟踪的 ML 实验场景。
该技能用于对 REST API 进行安全加固，涵盖身份认证、授权、速率限制、输入校验、CORS 配置与安全中间件等常见防护手段，目标是抵御常见 API 漏洞。资料说明其适用于新 API 开发、安全审计整改、生产环境 API 加固、合规要求、高流量 API 防护以及公开 API 暴露等场景。示例代码基于 Node.js/Express 生态，组合使用 helmet、express-rate-limit、express-mongo-sanitize、xss-clean、hpp、cors、jsonwebtoken、validator 等库，并封装为 SecureAPIServer 类。参考资料目录还包含 Python FastAPI 安全与 API 网关安全配置等指南。使用时强调全站 HTTPS、实施速率限制、校验所有输入、使用安全响应头、记录安全事件、正确配置 CORS、使用强认证、为 API 设定版本；避免暴露堆栈信息、返回详细错误、信任用户输入、API 走 HTTP、跳过输入校验、忽略速率限制。具体安装与完整实现细节未在本资料中给出。
ss-lint 是一个面向设计系统的快速自动化代码检查工作流，用于在数秒内检测常见的设计系统违规。它以 StyleSeed 项目注册表为优先的产物边界，通过 canonical checker 脚本执行可复现、与产物绑定的扫描，并支持机器可读的 JSON 或 SARIF 输出格式。检查项涵盖硬编码颜色、Tailwind 中的原始像素值、旧的宽高语法、物理方向属性（仅 LTR）、未契约的纯黑、缺失 data-slot、字号 CSS 变量冲突、未使用 cn() 的 className 以及通用软卡片漂移等问题。检测结果分为硬错误与警告，每项均包含文件、行号、证据片段、严重级别与修复建议。ss-lint 仅用于发现和标记问题，不负责代码修改。
GitHub Skill 是一个通过 `gh` CLI 与 GitHub 交互的技能，用于处理 issue、PR、CI 运行以及高级查询。它适用于需要查看 PR 的 CI 状态、列出最近的工作流运行、查看某次运行中哪些步骤失败、仅获取失败步骤日志，以及使用 `gh api` 进行高级查询的场景。该技能强调在非 git 目录中操作时始终指定 `--repo owner/repo`，或直接使用 URL。
用于端到端开通 Elastic Cloud 组织访问权限的技能：配置 elastic CLI 的 Cloud 上下文与 API key、设定默认区域，并管理成员邀请、Serverless 项目角色分配及 Cloud API key。
NemoClaw 用户入门技能，用于首次安装 NemoClaw、创建沙箱并运行首个 OpenClaw 智能体提示，涵盖安装、引导向导、网络策略与终端/浏览器对话方式。
介绍流式服务端渲染（Streaming SSR）的 React 技能，通过分块发送 HTML 改善 TTFB、FCP 与首屏体验，并说明使用与不适用场景、渲染 API 及实现限制。
security-detections-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，让大语言模型能够访问超过 8,200 条安全检测规则，覆盖 Sigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL、Sublime 和 CrowdStrike CQL 六种格式，并集成 MITRE ATT&CK 映射、覆盖分析与自主检测工程能力。它支持跨平台统一检测搜索、按技术/战术/CVE/进程名/严重级别/数据源过滤、覆盖缺口识别、ATT&CK Navigator 图层导出，以及从威胁情报到草稿 PR 的自主检测流水线。本地安装提供 81 个 MCP 工具和 11 个专家提示词，托管版提供约 25 个工具，免费层每天 200 次调用。
legalize-es 是一个以 Git 仓库形式存储西班牙立法的项目，将 8600 多部西班牙法律以 Markdown 文件保存，每一次立法改革都记录为一次 Git 提交。每部法律对应一个以 BOE 标识符命名的 .md 文件（如西班牙宪法的 BOE-A-1978-31229.md），改革历史可追溯至 1960 年。用户可通过 grep 全文检索法律、用 git diff 对比任意两个版本的精确差异、用 git log 查看某部法律的全部改革时间线、用 git show/git checkout 查看任意时间点的历史状态。仓库还提供 YAML frontmatter 元数据（标题、标识符、国家、法律层级、发布日期、最后更新、状态、来源），并支持用 Shell 或 Python 脚本进行程序化访问。
feishu-cli-msg 是 feishu-cli 的飞书消息发送技能，用于通过命令行向飞书发送消息、回复、转发、合并转发、加急、消息书签以及下载消息资源。它支持 10 种消息类型（text/post/image/file/audio/media/sticker/interactive/share_chat/share_user），提供 --text、--file、--image、--content、--content-file 五种互斥输入方式，并可根据需要选择 email、open_id、user_id、union_id、chat_id 等接收者类型。发送类命令默认使用 App Token（Bot 身份），无需登录；消息书签（msg flag）需要 User Token，资源下载在已登录时会自动使用 User Token。该技能只负责发送与资源下载，消息读取、互动类操作（reaction/pin 等）由 feishu-cli-chat 技能负责；interactive 卡片的 JSON 设计需先用 feishu-cli-card 生成。
Team 是 oh-my-claudecode（OMC）中的一个技能，用于在 Claude Code 的隐式智能体团队上生成并协调多个代理，共同完成一份共享任务清单。它支持通过 /oh-my-claudecode:team 命令指定代理数量（1-20）、代理类型（如 executor、debugger、designer 等）以及任务描述，将高层任务分解为可并行的子任务并分派给多个队友代理。Team 采用分阶段流水线：team-plan → team-prd → team-exec → team-verify → team-fix（循环），并在阶段之间通过 handoff 文档传递决策与风险信息。它兼容通过 Codex CLI、Gemini CLI、Antigravity CLI 执行的工作代理，并可选地结合 Ralph 持久性循环。
面向 BFL FLUX 图像生成模型的提示词最佳实践指南，覆盖文生图、图生图、结构化 JSON、十六进制配色、文字排版与多参考图编辑，帮助写出更准确、质量更高的 FLUX 提示词。