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提升代码全局视野

mattpocock/skills

当您不熟悉代码的某个特定区域，或需要了解其在整个系统中的定位时，使用此技能。它能引导AI提供宏观、高层次的视角，帮助您理解相关的模块结构、调用关系以及代码的全局架构，提升系统级认知。

飞书幻灯片集成

创建、编辑和管理飞书幻灯片。支持读取 XML 演示文稿结构、规划幻灯片内容、渲染图表和白板等视觉元素，以及应用自定义模板。

子智能体驱动开发

subagent-driven-development

jnMetaCode/superpowers-zh

适用于在当前会话中执行包含独立任务的实现计划。为每个任务派发全新子智能体并逐项审查，最后再做一次覆盖整条分支的宽范围复审，以提升效率和质量。

网页访问自动化

用于搜索、抓取网页、登录后操作和动态页面交互的浏览器技能，适合访问真实网站、提取内容并在 Chrome 环境中完成网页任务。

智能体技能编写与优化指南

jnMetaCode/superpowers-zh

本指南介绍了如何使用测试驱动开发（TDD）方法为 AI 智能体编写、组织和优化技能文档。重点涵盖了 Claude 搜索优化（CSO）、Token 效率控制以及技能文档的结构规范。

掌握AI脚本编程与自动化处理

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github/awesome-copilot

学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。

AI开发团队编排工作流

ai-team-orchestration

github/awesome-copilot

本机制提供一个结构化的多智能体协作框架，用于管理完整的软件开发生命周期。它通过角色分工（生产者、开发、QA），系统地完成了项目规划、代码实现、独立测试和状态合并，确保大型、复杂项目的流程规范性和可追溯性。

通用研究知识结构化编译器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个通用的研究知识编译器。它能够接收任何形式的研究输入，如学术论文、代码库、实验日志和原始笔记。系统负责将这些异构数据转化为结构化、智能化的研究工件（ARA），提取核心知识原子，构建认知图谱，最终生成可验证、可供AI使用的完整知识包。

实时研究过程溯源管理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一个任务结束后的研究过程记录器。它扫描整个会话历史，提取关键的研究产物，例如决策、实验结果、死胡同、假设和重大方向调整。它将这些过程溯源数据系统地写入`ara/`目录，从而建立一个完整、可审计的项目演进记录。

语义认识论研究成果深度评审

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。

安全审计完整性框架

audit-integrity

github/awesome-copilot

该框架旨在为所有应用安全（AppSec）代理强制执行输出质量、知识严谨性和持续改进。它强制要求使用自我批判循环、反合理化机制和自省质量门等流程，适用于代码审查、SAST、SCA和威胁建模等所有安全分析场景，确保安全分析的深度与可验证性。

Windows批处理脚本与系统自动化

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本技能提供编写、调试和维护Windows批处理文件（.bat/.cmd）的全面指南。内容涵盖了高级CMD脚本编写技术，包括环境变量管理、复杂流程控制（IF, FOR）、参数解析、延迟扩展和命令链。适用于Windows环境下的系统任务自动化、命令行工具（CLI）创建、部署管理或编写计划任务脚本。

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