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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k-skill 是一套面向 AI 编码代理（如 Claude Code、Codex、Cursor）的韩国本地服务自动化技能集合，由 ara.so 发布。它把韩国常用的生活与办公服务封装成可被代理调用的技能，覆盖 SRT 高铁预订、KBO 棒球赛果查询、彩票中奖核对、macOS 版 KakaoTalk 消息收发、首尔地铁实时到站信息、HWP 文档转换以及邮编检索等。用户可通过 npx 或 npm 全局安装，按需选择单个技能或整体安装，并借助 k-skill-setup 完成 sops+age 密钥与 secrets 初始化。技能以 Node.js 库和 CLI 两种方式使用，支持环境变量注入凭据，强调不在聊天中粘贴密码、不提交 .env、不硬编码密钥。KTX 预订目前尚未可用，处于开发中。
create-revenuecat-project 是一个用于从零搭建完整 RevenueCat 项目的引导式技能，适用于需要创建应用、产品、权益、Offering 和 Package 的开发者。它强调按正确依赖顺序创建资源：先列出或创建项目，再按平台创建应用，接着创建产品、权益并建立关联，然后创建默认 Offering（lookup_key 为 default）与其中的 Package 并关联产品，最后获取应用公开 API Key。该技能通过 RevenueCat MCP server 或 rc CLI 执行操作，两者覆盖相同步骤。使用前会先进行需求发现，询问目标平台、变现模式、订阅档位以及应用详情（如 iOS Bundle ID、Android 包名、显示名称），并在存在多个项目时让用户选择或新建。完成后会输出包含项目、应用、产品、权益、Offering 与后续步骤的摘要，并处理错误与重试。
Plan Writing 是一个用于结构化任务规划的技能框架，帮助把工作拆解为清晰、可执行、可验证的任务，并明确任务之间的依赖关系与验证标准。它来自 obra/superpowers，通过 sickn33/agentic-awesome-skills 提供。该技能适用于实现功能、重构代码或任何多步骤工作：将任务控制在每个 2-5 分钟、单一明确产出、可独立验证，并给出“如何确认完成”的检查方式，如 npm run dev 后点击按钮看到提示、curl 接口返回 200 等。它强调不使用固定模板，每个计划针对具体任务唯一生成；计划保持简短，超过一页即视为过长；任务要具体而非泛泛而谈；内容依据项目类型（新项目、新增功能、Bug 修复）动态调整；脚本选择应与项目类型匹配，而不是把所有脚本塞进每个计划。计划文件以 {task-slug}.md 命名并保存在项目根目录，不在 .claude/、docs/ 或临时文件夹内。基本结构包含目标、任务清单（含验证方式）、完成条件和备注。本技能仅适用于与上述范围明确匹配的任务，不应替代环境特定的验证、测试或专家审查；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。
K2F Legal Notice 是一个构建在 K2F 之上的技能，用于让 AI 智能体在排版之前先规划法律通知：通知类型、对收件人的义务、可快速浏览的范围与系统模块，以及正式层级结构。它支持起草诉讼保全通知（首次发布、定期重申、解除）、证据保全函，以及律师指示的保管人沟通。该技能强调不虚构司法辖区、保管人、范围或特权标记；缺失信息应由用户或律师提供。其工作流分为两步：先生成 content_and_design.md 蓝图，再依据该蓝图与 k2f 核心技能生成 .K2F 文件并导出为合适的文件格式。适用场景包括向具名保管人首次发布诉讼或证据保全通知、在范围或系统发生变化时定期重申、律师确认保全可结束时解除，以及把草稿保全语言重排为一致的机构级通知供律师审阅。
research-report 是深度研究工作流中的汇总报告技能，用于将深研结果整理成 markdown 报告。它通过 /research-report 触发，先定位大纲文件读取主题与输出目录，再扫描 JSON 结果，提取适合目录展示的数值型或短指标字段，并让用户选择目录中额外展示哪些字段。随后生成并在主题目录下执行 Python 转换脚本，读取全部 JSON 与 fields.yaml 字段结构，覆盖每个结果中的字段值，跳过包含 [uncertain] 的字段、列在 uncertain 数组中的字段以及空值，最终生成含锚点目录与详细内容的 report.md。脚本需兼容扁平与嵌套两种 JSON 结构，处理分类多语言映射、复杂值格式化、额外字段归入 Other Info，并单独展示 uncertain 数组中的字段名。
geo-schema 是面向 AI 可发现性的 Schema.org 结构化数据审计与生成技能，可检测、校验并生成 JSON-LD 标记，输出 GEO-SCHEMA-REPORT.md 报告。
SLICC Handoff 是一个连接当前编码智能体与 SLICC 浏览器智能体的技能，用于把任务交接给 SLICC 或在 SLICC 中安装技能。它通过构建并派发结构化交接请求，由 SLICC 以是/否审批卡片的形式呈现给用户。支持两种动词：handoff:<instruction> 用于在 SLICC 中继续当前任务，upskill:<github-url> 用于让 SLICC 从 GitHub 仓库安装技能。适用于需要在真实浏览器会话中继续任务、测试线上流程，或使用仅 SLICC 提供的工具，以及向运行中的 SLICC 实例安装 GitHub 技能的场景。
该技能接收 X/Twitter 链接，通过 FxEmbed 的公开 API（api.fxtwitter.com）获取推文原文、作者信息与互动数据，并按“摘要—洞察—全文翻译”三步流程输出韩语内容。适用于“翻译推文”“获取推文”“X 帖子”等请求。支持 x.com、twitter.com、fxtwitter.com、fixupx.com 等链接格式，可提取正文、作者、点赞/转推/回复/浏览量、发布时间、媒体与引用推文。无法访问私密或已删除推文，速率限制取决于 FxEmbed 服务器策略。
clu-eval 是 OmniRoute CLI 中的评估套件工具，用于在命令行创建和运行 LLM 评估套件，实时观察基准测试进度，查看评分卡，比较不同模型的表现，并将评估运行集成到 CI 工作流中。它支持通过 JSONL 样例文件定义测试集，提供 exact-match、contains、llm-judge、regex 等多种评分规则，可对指定模型或模型组合运行评估，并以异步方式执行，支持 --watch 实时 TUI 进度面板或手动轮询获取结果。评估结果保存在本地数据库中，可通过 scorecard 命令查看逐样本的通过/失败情况，也支持用 JSON 输出以便脚本处理。该工具需要先安装 omniroute CLI，适用于需要对大模型输出做自动化回归测试、多模型横向对比，以及在 CI 中设置分数阈值的团队。
omni-webhooks 是 OmniRoute 项目中的一项技能，用于注册、列出、测试和删除 Webhook 端点。它可以配置事件订阅（如 request.completed、request.failed、quota.exceeded 等），并管理投递重试。所有请求需通过 Bearer token 或会话 cookie 认证，token 可通过 POST /api/auth/login 获取。该技能提供完整的 REST 端点，覆盖 Webhook 的增删改查、投递记录查询、测试发送以及 URL 校验等功能，适用于需要将 OmniRoute 事件实时推送到外部服务的场景。
swift-security-expert 是一个面向 Apple 平台（iOS/macOS）的安全开发参考技能，由 ivan-magda/swift-security-skill 提供。它专注于 Keychain Services（SecItem 查询、kSecClass、OSStatus 错误处理）、生物识别认证（LAContext、Face ID、Touch ID）、CryptoKit 加密、凭据生命周期管理、证书信任与合规性映射。该技能强调非主观、以正确性为核心，只提供有 Apple 文档、DTS 工程师文章、WWDC 会议和 OWASP MASTG 支撑的事实、已验证模式和最佳实践，而非架构规定。最低部署目标为 iOS 13+，现代建议面向 iOS 17+，并包含到 iOS 26（后量子）的前瞻性指导。它明确不覆盖网络配置、服务端安全和 ATS 手册。技能提供三条工作分支：审查现有代码、迁移/现代化现有实现、从零构建新功能，并附带 14 个领域参考文件、七条核心准则、可访问性常量与算法选择速查表、反模式检测表以及顶层审查清单。
YouMind 是一个 AI 创作工作区，用户可将网页、PDF、视频、播客、笔记和生成内容保存到看板（board）中，再借助 AI 进行搜索、整理、写作与发布。本技能用于让智能体在任务明确关联用户 YouMind 工作区、YouMind API 或 youmind CLI 时，搜索、查看并调用相关接口，完成看板、分组、文件、摘录、聊天与技能等操作。
Keil MDK 工程构建工具，用于扫描 .uvprojx/.uvproj/.uvmpw 工程、枚举 Target、执行 build/rebuild/clean 并解析构建日志，返回可供 jlink/openocd 复用的固件产物路径。flash 子命令仅作为兼容入口保留。
geo-audit 是一个网站 GEO（生成式引擎优化）+SEO 全面审计技能，通过并行子代理编排完成审计。它面向 AI 可引用性、平台优化、技术基础设施、内容 E-E-A-T 与结构化数据等维度，对网站进行系统评估并生成可执行的改进计划。该技能会抓取首页、识别业务类型、爬取站点地图与内部链接、收集页面级数据，再交由 5 个专业子代理分别分析，最终按加权公式汇总为 0-100 的 GEO 综合评分，并输出包含严重性分级问题、快速改进项与 30 天行动计划的报告文件 GEO-AUDIT-REPORT.md。
Retro 是 agentops 工作流中的一个轻量级学习捕获技能，用于把会话中获得的单条洞察快速记录到知识飞轮中。它定位为操作循环第 7 步中最轻量的捕获入口，将观察结果写入 .agents/learnings/ 目录。当某个洞察太小、不值得做完整的 /post-mortem，但又可能有用、不应只留在交接文档里时，适合使用 Retro。捕获后的条目仍受“晋升棘轮”约束，只是候选学习，尚未成为模式或规则。
Trace 是一个用于追溯设计决策演变过程的技能（Skill）。它通过检索 CASS 会话、交接文档（handoff）、git 提交记录和研究产物（artifacts），将某个概念、架构决策或功能从首次出现到最新更新的全过程整理成按时间排序的时间线，并提取关键决策及其依据。最终输出一份带来源引用的追溯报告，保存到 .agents/research/ 目录下。适用于回答“这个架构是怎么决定的”“某个概念何时引入”“为什么这样设计”等问题。
Efficient Fable 是一个面向代码库密集型或 token 消耗较大工作流的使用策略技能，用于指导如何在 Claude Fable 上做任务编排。其核心思路是把 Claude Fable 定位为编排者、架构师、综合者与最终判断者，而把不需要其完整判断力的高 token 消耗工作——如研究扫描、编码、测试和总结——交给更便宜的子智能体处理。技能建议先识别 token 风险来源（大规模仓库搜索、长日志、宽泛文档、重复性编辑），再将独立工作拆分为子智能体，并向其索取简洁证据，如文件、行号引用、执行的命令、diff、不确定性和停止条件。Fable 本身的 token 应花在决策层：比较结果、解决冲突、选择实现路径和审查最终补丁。资料还给出交接包（Handoff Packets）的写法、对委派工作的核实要求，以及研究、编码、测试、调试等常见场景的软性默认做法。关于成本效率，资料称在可并行拆分的场景下，可合理描述为最高 3-5 倍成本效率、2-4 倍速度提升，但强调这是依赖工作负载的估算而非保证。该技能本身未提供价格、平台限制等具体信息。
HyperFrames Core 是 HyperFrames 的合成契约技能，用于构建一个可渲染的 HTML 视频项目。HyperFrames 从 HTML 渲染视频：合成物（composition）是一个 HTML 文件，其 DOM 通过 data-* 属性声明时间，动画运行时支持 seek，媒体播放由框架统一托管。本技能是技术契约，说明如何构建单个 hyperframes 项目；正文为构建指南，各主题细节位于 references/ 中按需阅读。其他关注点分散在同级领域技能中：hyperframes-animation、hyperframes-creative、hyperframes-media、hyperframes-cli、hyperframes-registry。
cli-policy-audit 是 OmniRoute 提供的一个命令行技能，用于在终端中检查审计日志、管理访问策略、查看遥测数据以及审阅请求历史。它支持按事件类型、用户或时间范围进行过滤，适合合规与审计工作流。通过 npm 全局安装 omniroute 后即可使用，包含 audit、logs、policy、telemetry 等子命令，可执行日志追踪、搜索、导出、统计、策略增删改查与评估、遥测汇总与导出等操作。
omni-github-skills 是一个用于从 GitHub 仓库中发现、评估和导入智能体技能（agent skills）的工具。它能够搜索包含 SKILL.md、CLAUDE.md、.cursorrules 等智能体技能文件的仓库，对技能进行启发式评分以评估相关性，并扫描其中是否存在恶意软件或硬编码密钥。用户可将筛选后的技能安装到 Hermes、Claude Code、Gemini CLI 或 OpenCode 等智能体目录中。该工具覆盖多种工具与提供商类别的社区技能，所有请求需通过 Bearer token 或会话 cookie 认证，可通过登录接口获取令牌，或在本地开发时关闭 API 密钥要求。
这是一套面向 Next.js、React、Redux Toolkit 与 TypeScript 项目的综合开发规范，来自 mindrally/skills 的 Cursor Rules 技能。内容以开发准则形式组织，覆盖开发理念、代码风格、命名约定、React 最佳实践、Next.js 最佳实践、TypeScript 实现、UI 与样式、状态管理、错误处理与校验、测试、可访问性、安全、国际化以及文档编写等主题。规范强调可维护性与可扩展性，主张遵循 SOLID 原则，优先采用函数式与声明式写法，重视类型安全与静态分析，并倡导组件驱动架构。在代码风格上给出缩进、引号、分号、运算符空格、行宽、条件语句花括号、尾随逗号等具体要求；命名约定区分组件、文件、变量、常量及事件处理、布尔值、自定义 Hook 的前缀写法。React 部分涉及函数组件、自定义 Hook 抽取、性能优化与列表 key；Next.js 部分涉及 App Router、元数据、缓存、错误边界、内置组件与 Server Components；此外还给出 TypeScript 严格模式、Redux Toolkit createSlice、Zod 与 React Hook Form、Jest 与 React Testing Library、a11y、DOMPurify、next-i18next、JSDoc 等实践要点。
这是一份基于 Robert C. Martin（Uncle Bob）《Clean Code：敏捷软件开发实践指南》的软件工艺规则集，并在原 2008 年建议已被更新的地方做了现代修正。共收录 48 条规则，分为 10 个类别，并按影响程度优先级排序，用于指导代码评审、重构决策和新代码开发。示例以 Java 为主，但原则与语言无关。适用时机包括：编写新的函数、类或模块；为变量、函数、类或文件命名；评审代码可维护性问题；重构既有代码以提升清晰度；编写或改进单元测试；封装第三方依赖。类别按优先级依次为：命名（CRITICAL）、函数（CRITICAL）、注释（HIGH）、格式（HIGH）、错误处理（HIGH）、对象与数据结构（MEDIUM-HIGH）、边界（MEDIUM-HIGH）、类与系统（MEDIUM-HIGH）、单元测试（MEDIUM）、浮现式与简单设计（MEDIUM）。文档入口提供各参考文件：章节定义、规则模板、metadata.json 等。
Comet 的 Classic 第一阶段 Open 技能：用于创建 Classic 变更、澄清需求并获得用户确认，适用于用户调用 /comet-open 或 Classic 进入 Open 阶段时。
Project Session Manager（PSM）是一个面向 Claude Code 的 worktree 优先开发环境管理器，用于为 issue、PR 和功能开发创建隔离的 git worktree，并可选地配合 tmux 会话进行编排。它支持并行处理多个任务、项目和仓库，提供 review、fix、feature、list、attach、kill、cleanup、status 等命令，支持 GitHub 与 Jira 两种 issue 追踪提供方，并可通过项目别名简化引用。此外还提供轻量的 omc teleport 命令，仅创建 worktree 而不管理 tmux 会话。