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结构化设计与规格撰写
brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
400
该技能指导用户将模糊的想法或初步需求转化为完整、详细且经过批准的技术规格。它遵循严格的工作流,包括项目上下文探索、提出澄清问题、提供多方权衡方案和撰写设计文档。核心原则是:在任何代码编写或实现行动之前,必须完成所有设计的验证和批准。
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国内团队 Git 工作流规范
chinese-git-workflow
jnMetaCode/superpowers-zh
147
本技能提供了一套专为国内开发团队设计的完整 Git 工作流规范。内容涵盖了主流国内 Git 平台(如 Gitee、Coding.net)的配置差异、分支模型选择(如 Git Flow、主干开发)、分支命名规则、中文约定式提交规范,以及 CI/CD 适配指南,帮助团队解决国内开发环境中的痛点。
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Adaptyv 蛋白质实验平台
adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
292
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程,并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果,适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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糖链工程工具集
glycoengineering
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
476
对蛋白序列进行N-和O-糖基化位点分析,提供筛查、添加或消除糖基化位点的策略,辅助抗体优化、疫苗设计及生物类似物糖链比对。
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技术设计规范生成器
kiro-spec-design
gotalab/cc-sdd
230
本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程,涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合,最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿,确保所有需求都与明确的技术组件相对应。
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需求与代码差距分析
kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
493
本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文,帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告,提出多种可行的实现方案,为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。
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Pymoo 多目标优化框架
pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
414
Python 框架,集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法,支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化,适合工程设计与多方案决策。
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React设计系统代码生成器
rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
78
本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS,生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范,涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面,保证界面美观和一致性。
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设计稿到模块化React组件
react-components
google-labs-code/stitch-skills
489
该技能旨在自动化将视觉设计稿(来自Stitch)转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践,要求逻辑分离到自定义Hooks,将数据解耦到Mock Data层,并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射(如Tailwind),并包含严格的验证周期,确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。
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自动化规格文档生成器
kiro-spec-quick
gotalab/cc-sdd
70
该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程,包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行,能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查,确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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规格任务分解与生成
kiro-spec-tasks
gotalab/cc-sdd
306
该工具旨在将模糊的产品规格、需求文档和设计蓝图,系统性地分解为详细、可执行、可追踪的任务计划。它通过加载上下文、执行并行研究,并在任务计划和任务图两个层面进行严格的质量门禁检查。最终输出的任务具备明确的范围边界、可执行的工时估算,确保项目规划的完整性和可操作性。
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技术设计质量审核与验证
kiro-validate-design
gotalab/cc-sdd
71
该技能提供交互式的技术设计质量审核服务,用于验证功能设计方案是否具备实施能力。它系统性地检查设计文档,重点识别关键问题、总结设计优势,并给出明确的通过/不通过(GO/NO-GO)决策和可执行的后续改进步骤,确保项目设计具备高可靠性。
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