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用户反馈状态生成器

ux-feedback
sickn33/antigravity-awesome-skills
403
本技能用于为数据驱动的组件或页面添加必要的用户反馈状态，包括加载（骨架屏）、空数据、错误和成功状态。它提供了结构化、最佳实践的模式，确保用户界面在不同数据场景下都能提供流畅、完善的体验。
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VS Code扩展命令贡献指南

vscode-ext-commands
github/awesome-copilot
64
本技能提供了在VS Code扩展中贡献和管理命令的全面指南。它涵盖了关键的最佳实践，包括命名约定、控制可见性（例如命令面板与侧边栏）和命令结构化。当您需要添加、更新或了解扩展命令的架构要求时使用。
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VS Code扩展本地化指南

vscode-ext-localization
github/awesome-copilot
394
本指南提供了完整的VS Code扩展本地化流程和最佳实践指导。它详细介绍了如何本地化扩展的所有组成部分，包括配置项（如设置、命令）、用户界面字符串资源以及引导式向导内容，确保您的扩展能够适配多语言环境。
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Windows API元数据搜索

winmd-api-search
github/awesome-copilot
248
用于查找和探索Windows桌面API。当开发者需要利用平台特定功能（如摄像头、文件访问、系统通知、UI控件等）时，本技能可提供帮助。它能从本地缓存检索完整的API元数据，提供类型、方法、属性、事件等详细签名，帮助开发者准确确定实现系统级功能的接口。
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系统化设计与规格制定

brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
280
这是一个结构化的工作流，用于将模糊的想法或高层需求转化为详细、经过用户批准的技术规格。它严格指导用户进行项目上下文探索、提出多种架构方案及其权衡分析，并进行多次迭代，直到产出一个完整、可用于后续实现计划的规范文档。
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执行开发计划与批判性审查

executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
108
本技能用于指导系统性地执行复杂的开发计划。它要求在执行前，对计划进行批判性审查，识别流程依赖、模糊条件和环境假设。执行过程包括增量完成任务、严格测试、结构化提交和最终报告，确保开发流程的严谨性。
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完成开发分支并集成

finishing-a-development-branch
jnMetaCode/superpowers-zh
136
这是一个专业的开发工作流收尾技能。它要求开发者首先完成测试验证，然后根据环境（如普通仓库或工作区）提供结构化的选项。技能负责安全地执行开发分支的收尾工作，包括本地合并、创建Pull Request、清理工作区和删除分支，确保版本控制流程的完整性。
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并行分派独立智能体

dispatching-parallel-agents
jnMetaCode/superpowers-zh
297
该方法适用于多个相互独立、无共享状态的故障排查场景。核心原则是将每个独立的问题域分配给一个专用智能体，实现并行工作。这避免了单个智能体上下文混淆或互相干扰，能极大地提升对多个独立 Bug 的排查效率和准确性。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
249
本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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前端集成与扩展操作

frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
55
本技能指南使用kubectl操作前端集成（FI）资源和前端扩展（frontend-forge）的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出，以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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KubeSphere集群状态与信息查询

kubesphere-cluster-management
kubesphere/kubesphere
229
本技能提供只读查询功能，用于获取KubeSphere集群的详细信息。您可以用于查询集群列表、检查当前状态、获取详细规格以及识别不同组件的版本信息。注意：本技能仅支持读取操作，严禁用于创建、更新或删除集群资源。所有管理和写入操作必须通过KubeSphere控制台完成。
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数据库结构与关系探索

schema-exploration
apconw/Aix-DB
413
本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤，获取详细的表结构（包括列名、数据类型、主外键）以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式，为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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