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
231,807 个结果
product-analysis 是一个多路径并行产品分析技能，通过跨模型测试时计算扩展（cross-model test-time compute scaling）来提升分析深度。它同时启动 Claude Code 智能体团队与 Codex CLI，从多个 AI 视角对同一分析任务进行探索，再由主上下文进行综合，输出结构化报告。该技能支持 full、ux、api、arch、compare 等多种分析范围，覆盖前端导航、用户旅程、后端 API、架构模块、文档配置等维度，并可将发现量化为具体指标，按 P0/P1/P2 优先级给出优化建议。
Alexandria 是 Firecrawl 提供的一项能力，为 Firecrawl 的搜索与抓取引入现成的网站工作流、数据 API 提供商和专用索引，帮助用户更直接地获取结构化数据。它通过语义发现按所需数据定位能力，并通过域名匹配把网页结果与可能提供更丰富结构化数据的工具关联起来。用户可先搜索找到网页结果和相关工具，再检查任务所需的接口契约，然后抓取执行选定工具或读取 URL。Alexandria 还提供反馈机制：针对每个需要数据的网站发送一次反馈，可退还 1 个积分，每个网站每天最多 10 积分，每个团队每天最多 100 积分，反馈需在最近一次 Alexandria 调用后 20 分钟内发送。
漫剧生成器是基于 Seedance 的漫画风格短剧生成工具，可根据主角图片自动生成漫剧分镜脚本并生成视频。核心功能包括主角识别、自动分镜、图生视频、漫画风格提示词与分镜管理。使用时需设置 ARK_API_KEY 环境变量，并依赖 seedance-video-generation 技能。默认输出 9:16、1080p、每分镜约 5 秒的漫画风格视频，适用于漫画风格短视频、角色故事与动画短片创作。
BigQuery 优化工作流技能，属于 Google 官方技能套件（bigquery-observability、bigquery-optimization、bigquery-troubleshooting 三件套之一）。它提供从容量与版本（Editions）建模、表与存储优化（分区、聚簇、存储生命周期、计费模型）、加速结构（搜索索引、物化视图、BI Engine）到单条 SQL 优化的完整工作流与 DDL 模板。技能强调执行护栏：不承诺“降低成本”，只表述为“优化账单/提升成本效率”；始终声明目标 project_id 与 region；零行结果需先确认区域；不得提供自动购买承诺或修改存储计费模型的可执行脚本，相关操作须引导用户在 Cloud Console 手动完成。
该技能提供针对 BigQuery 作业故障、报错或运行缓慢等问题的诊断工作流与逐步根因分析流程。内容涵盖环境准备（Cloud SDK 配置、项目选择、API 启用、身份验证、计费与 IAM 角色）、配套技能安装命令、整体工作流（症状与范围识别、遥测工具选择、开放式初步排查、领域深挖与对比分析）。技能围绕性能（资源争用、容量与配置变更、执行图与查询计划）和成本（按需计算、容量版计算、存储与保留）两大领域提供参考文档，并进行相对性「慢」的性能对比分析与四步成本诊断漏斗。还定义了路由边界，将 SQL 优化与容量规划请求转交相应技能。适用于正在排查 BigQuery 性能回归、作业失败或成本异常的场景。
Jest 是面向 JavaScript 与 TypeScript 应用的测试最佳实践技能，涵盖测试结构、Mock 模拟与断言模式。它强调使用描述性测试名称、以 describe 块进行逻辑分组、遵循 Arrange-Act-Assert（AAA）模式，并让每个测试聚焦单一行为。在环境准备上，建议用 beforeEach/afterEach 保证测试隔离，用 beforeAll/afterAll 共享昂贵初始化，并在 teardown 中清理副作用。Mock 方面涵盖 jest.mock()、jest.fn()、jest.spyOn() 的用法，建议用 jest.clearAllMocks() 清理，并避免过度 Mock。断言方面建议选用最具体的匹配器，对象比较用 toEqual、原始值用 toBe，谨慎使用快照并包含反向用例。异步测试要求返回 Promise 或使用 async/await，配合 waitFor 与合理超时。覆盖率强调有意义而非单纯追求百分比，并覆盖边界与错误条件。
面向 Ruby on Rails 开发的技能，提供 Rails 约定、ActiveRecord 模式、前端集成、安全与测试的最佳实践，适用于搭建 Rails 应用或生成器、设计模型等场景。
该技能用于在 Bifrost 中安装、配置和排查经过身份验证的 Parallel Search MCP 连接，涵盖网关级搜索设置。它支持两种认证方式：使用共享 Parallel API Key 的 Headers 认证，或 Bifrost 的 OAuth 流程；连接端点为 https://search.parallel.ai/mcp-oauth。技能指导区分目标是仪表盘配置还是 config.json 文件管理配置，检查现有 MCP 客户端以避免重复，并保留无关客户端、访问规则与工具审批设置。配置时允许 web_search 和 web_fetch 两个工具，默认沿用 Parallel 的搜索设置，除非用户明确要求特定搜索模式或来源策略。技能还说明如何通过 Bifrost 验证连接健康状态与下游代理发现情况，并给出了 401/403、握手 400、工具缺失等故障排查方向，以及可选的通过 Bifrost Skills Repository 分发该技能的方式。
Android Profiler 是一个用于管理 Android 性能分析与调试的技能编排器。它的主要职责是意图消歧与路由：当用户请求录制或分析 Android 性能数据（如系统 trace、堆转储等）时，该技能会引导用户进入正确的工作流，或为用户准备执行计划。技能强调不猜测用户意图，若请求不明确会先询问用户。在执行任何工作流前，需要先阅读 references/env_setup.md 以确定 $SKILL_ROOT 的路径。录制请求统一通过 $SKILL_ROOT/recording/recording_orchestrator.md 路由，分析请求统一通过 $SKILL_ROOT/analysis/analysis_orchestrator.md 路由。该技能适用于需要录制或分析 Android 性能数据的场景，具体功能细节和限制暂未提供。
complexity 是一个用于分析代码复杂度、定位重构热点的技能（Skill）。它可以针对指定路径或近期变更的代码，自动检测 Python 或 Go 语言，并调用相应工具（Python 使用 radon，Go 使用 gocyclo）进行圈复杂度与可维护性指数分析。分析完成后会依照复杂度等级给出结论，列出需要重构的函数并按严重程度排序（CC > 20 为严重、CC 11-20 为高），同时提供具体简化建议。最终会生成一份 Markdown 复杂度报告，写入 .agents/complexity 目录，并告知用户整体复杂度摘要、超阈值函数数量、前三个重构目标及报告位置。
lsp-code-analysis 是一个通过语言服务器协议（LSP）进行语义化代码分析的技能，配套提供 lsp 命令行工具。它用于在代码库中执行语义导航与分析，包括跳转到定义、查找引用、定位实现、搜索符号、预览重构，以及获取文件大纲（outline）。该工具区别于纯文本搜索，能够识别代码结构，区分变量、函数、类与类型，减少误报；支持跨文件追踪依赖、获取精确的类型信息与签名文档，而无需阅读实现代码。适用于理解陌生代码库、调试未知行为、查找接口实现、追踪数据流和理解类型层级等场景。使用前需要先运行更新脚本检查更新，并通过 lsp server start <project_path> 启动 LSP 服务器以确认项目受支持。主要命令包括 outline、definition、reference、doc、search、symbol 和 server 等，支持 --scope、--find 定位语法与分页参数。
该技能专注于使用 Hyvä 主题框架开发高性能的 Magento 2 店面，结合 Alpine.js、Tailwind CSS 等现代前端技术。适用于 Hyvä 主题开发、Alpine.js 组件编写、Tailwind CSS 样式实现、前端性能优化以及构建现代快速电商体验等场景。
neo4j-agent-memory 是 Neo4j Labs 推出的图原生 AI 智能体记忆系统 Python 包，在单个 Neo4j 知识图谱中为智能体提供短期、长期与推理三层记忆。短期记忆存储对话消息、会话历史与摘要；长期记忆通过 POLE+O 模型（人物、组织、地点、事件、对象）从对话中自动构建实体、偏好、事实及其关系；推理记忆记录决策轨迹、工具调用来源与思考—行动—结果链，使智能体可从过往推理中学习。项目提供自托管库与托管服务 NAMS 两种使用方式，支持 MCP 服务器、LangChain、PydanticAI、CrewAI、AWS Strands、Google ADK、OpenAI Agents、LlamaIndex、Microsoft Agent Framework 等集成，采用 Apache-2.0 许可，要求 Python 3.10+ 与 Neo4j 5.20+，目前为实验性、社区支持状态。
Monitor CI 是 Nx（来自 nrwl/nx）工作区中的一个监控命令与编排技能，用于监视 Nx Cloud CI 流水线的执行，并处理自愈（self-healing）修复。当你对 AI 说“monitor ci”“watch ci”“ci monitor”“watch ci for this branch”“track ci”等指令时会启用该技能。它通过启动子代理与 Nx Cloud 交互、运行确定性决策脚本并根据结果采取行动，形成一套完整的 CI 监控闭环。它默认设置最大代理触发周期为 10 次、超时 120 分钟、输出级别 medium，并支持通过参数覆盖分支、超时、周期数、是否全新开始以及是否自动修复工作流失败等配置。该技能在使用前会先检查工作区是否连接 Nx Cloud（检查 nx.json 中的 nxCloudId 或 nxCloudAccessToken），未连接则直接退出并提示前往 nx.dev/nx-cloud 解锁更快的 CI 与自动修复能力。其核心能力包括轮询 Nx Cloud CI 状态、检测新的 CI Attempt、处理自愈修复状态（自动应用、需本地验证、需人工审查、修复失败、无可用修复等）、请求环境重跑、以及在预算范围内进行本地修复尝试。
该技能用于管理 Railway 项目，支持列出所有项目、切换项目、重命名项目、启用或禁用 PR 部署，以及将项目设为公开或私有。它通过 railway list、railway whoami、railway link 等命令获取项目与工作区信息，并通过 GraphQL API 的 projectUpdate 变更修改项目设置。适用于需要查看项目列表、跨工作区了解项目、切换当前目录关联项目或调整项目配置的场景。
Supermemory v5 是面向应用的记忆与检索 API/SDK，可存入文档、抽取记忆，并返回排序搜索结果、按主题维护的画像和源文本片段，所有调用都以命名空间隔离。提供 TypeScript 与 Python SDK、框架工具、CLI、MCP 与自托管方案。
case-review 是一个用于审查逆向工程、取证、CTF 或授权安全案例包（case package）的技能，核心是“证据图审查（Evidence Graph Review）”。它在不修改案例、不接触目标的前提下，审计已有的 work/<case>/ 目录，检查范围元数据与目标活动就绪度、证据记录结构与可复现字段、工作项与时间线对证据的引用、报告 Markdown 中的结构化 Findings 与 Paths，以及可选的案例本地工件 SHA-256 校验。该技能仅使用 Python 3 标准库，无需网络或第三方包，输出 Markdown 或 JSON 审查结果，用于报告交接。它明确不执行侦察、利用、动态插桩或目标更改，这些属于被路由的分析技能。
这是一个面向产品营销（PMM）的技能，用于产品定位、GTM（上市）策略、竞争情报和产品发布。当用户询问产品定位、目标客户画像（ICP）、竞争分析、发布计划或销售赋能时使用。技能提供 ICP 定义工作流、基于 April Dunford 方法的定位开发、竞争情报与战斗卡模板、分级的发布规划、销售赋能资产以及国际市场拓展流程，并附带定位框架、发布清单、国际 GTM 和消息模板等参考文档。
omni-api-keys 是 OmniRoute 提供的 API 密钥管理技能，用于创建、列出、轮换和吊销 OmniRoute API 密钥，并可按密钥控制作用域、支出限额和过期时间。API 密钥是所有代理与管理端点的访问凭证。所有请求都需要有效的 Bearer token 或会话 Cookie，令牌可通过 POST /api/auth/login 获取，本地开发时也可配置 REQUIRE_API_KEY=false。该技能提供完整的 REST 端点，包括密钥的增删改查（GET/POST /api/keys、GET/PATCH/DELETE /api/keys/{id}）、原子化调整密钥允许的模型与组合（POST /api/keys/{id}/access）、查看关联设备（GET /api/keys/{id}/devices，IP 以掩码形式存储）、重新生成与查看密钥（regenerate、reveal）、使用限额查询（usage-limits），以及密钥组的创建、查询、更新、删除和组内密钥与权限管理。适用于需要集中管理 API 密钥访问控制、限额与生命周期的开发与运维场景。
该技能用于将指定的 Unified Catalog Service Process 模板部署到 Salesforce 组织。它通过 Salesforce CLI（sf api request rest）调用服务自动化接口，把模板解析为已发布的、以 Product2 为后端的 Service Process，并接好依赖流程。技能采用确定性校验门而非对话确认：仅当用户明确点名某个模板、且该名称在实时目录中恰好匹配唯一一个模板时才部署，部署后重新读取验证。名称缺失、歧义或无匹配时停止并报告，绝不猜测。
该技能用于帮助业务用户从 Salesforce Unified Catalog 中查找合适的 Service Process 模板。它通过 Salesforce CLI（sf api request rest）以只读方式拉取全部开箱即用模板，根据用户用自然语言描述的业务需求对模板进行语义排序，并推荐最匹配的 3–5 个结果。技能不会部署、激活或修改任何内容；当用户选定模板后，按模板名称交接给 service-catalog-template-deploy 技能完成部署。
Apple UI Designer 是一个用于移动应用界面重设计的技能，目标是让 App 的 UI 呈现明确的 Apple 风格、iOS 优先且具备原生感。该技能主要面向构建 iOS 应用、应用 Apple Human Interface Guidelines 的场景，充当一位深谙 iOS 人机界面指南与当代 Apple 设计语言的高级设计师角色。其设计哲学强调原生优于自定义、克制优于张扬，追求安静、自信、人性化，让界面“看起来理所当然”而不是“看起来华丽”。视觉上采用系统优先的 SF Pro 风格字体，通过字号与字重而非颜色建立层级，使用白色/灰白背景与系统灰阶为主的中性色板，点缀色仅少量使用，并适度运用半透明、模糊与层次。布局遵循 iOS 原生模式，默认考虑安全区域与舒适触控目标，以纵向滚动为主要导航方式。组件方面规范了按钮的系统化主次层级、iOS 风格列表节奏、标准导航栏与大标题、偏好底部面板并支持拖拽关闭。动效要求平滑自然、解释层级而非装饰。输出时需对每个重设计界面说明设计意图、布局结构、字体用法、交互与动效行为，并以 iOS 原生逻辑论证决策。技能还列出明确的避免清单与决策规则，强调清晰与熟悉度优先，拿不准时遵循 iOS 系统默认，倾向做减法。
该技能提供一套面向 Python 软件工程的编码与审查规范，来源于真实的 PR 审查模式，共包含跨 8 个类别的 75 条规则，并按影响程度分级。它适用于编写、审查或重构 Python 代码时参考，尤其在新建模块、函数、类或数据模型，检查正确性与类型安全，以及顺手重构正在改动的代码时使用。规则基线假设 Python 3.11+，部分规则依赖更高版本（如 warnings.deprecated() 需 3.13+、assert_never 需 3.11+、PEP 695 类型语法需 3.12+），Pydantic 专属规则会以 applicability:pydantic 标注。规则类别按优先级分为数据建模、错误处理、类型安全、API 设计、代码简化、性能、命名、导入与结构。每条规则提供影响级别、简要说明以及正误示例，并可能附带边界情况说明。使用时需注意：规则匹配只是信号而非裁决，多数规则是新代码的设计偏好而非需要全仓修复的缺陷；在作为审查发现或改写依据前，应先打开规则文件查看其反向信号（如 **When ...**、**Scope:**、**Preserve ...** 段落），确认何时不应套用；避免对稳定代码进行全仓扫描式改动。
link-workspace-packages 是 Nx 提供的一项技能，用于在 monorepo 中为各个包之间建立依赖关系（即把工作区内的包互相链接）。它支持 npm、yarn、pnpm、bun 四种包管理器，并针对每种管理器的 workspace 语法给出具体命令。该技能会先检测仓库使用的包管理器（通过根级 package.json 的 packageManager 字段，或根据根目录的锁文件判断：pnpm-lock.yaml 对应 pnpm，yarn.lock 对应 yarn，bun.lock/bun.lockb 对应 bun，package-lock.json 对应 npm），然后按“识别消费方包、识别提供方包、使用对应 workspace 语法添加依赖、验证消费方 node_modules 中生成的符号链接”的流程操作。适用于刚创建或生成新包、需要接通其依赖，或排查“Cannot find module”等模块解析问题的场景。