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Skill UI

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请求所需上下文文件

what-context-needed
github/awesome-copilot
225
本技能用于指导AI系统在回答问题前，主动分析并结构化地列出所有相关的代码文件。它强制AI区分“必须查看”（确保准确性）、“推荐查看”（帮助完善）、“已掌握”和“不确定性”，确保用户获得全面的上下文信息，从而提高AI回答的准确性和深度，特别适用于复杂的编程和调试场景。
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Windows 应用开发命令行工具

winapp-cli
github/awesome-copilot
109
这是一个用于管理Windows应用全生命周期的综合命令行工具。它可以处理项目的初始化、构建、打包为MSIX、代码签名、调试和通过UI自动化进行测试。支持.NET、C++、Electron、Rust等多种主流框架，极大地简化了应用的开发和发布流程。
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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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UWP到WinUI 3迁移指南

winui3-migration-guide
github/awesome-copilot
210
本指南是一份详尽的技术参考资料，用于指导开发者将基于UWP（通用Windows平台）的遗留应用程序迁移到最新的WinUI 3和Windows App SDK。内容涵盖了命名空间变更、线程调度机制、窗口管理API、对话框使用等核心技术差异，帮助开发者高效准确地更新代码。
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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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中文 Git 提交规范指南

chinese-commit-conventions
jnMetaCode/superpowers-zh
444
本文档旨在为中文开发团队提供一套完整的 Git 提交规范（基于 Conventional Commits 适配）。它详细规定了提交信息的结构、类型定义、正文和页脚的编写规则。同时，也指导了如何集成 commitlint、husky 和 conventional-changelog 等工具，以自动化和标准化版本控制流程，确保代码和文档的准确性。
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国内Git工作流规范与最佳实践

chinese-git-workflow
jnMetaCode/superpowers-zh
182
本指南提供了一套完整的Git工作流规范，专门适配国内的开发环境和团队习惯。内容涵盖了对Gitee、Coding.net等国内主流平台的配置差异，以及主流分支模型（如Git Flow、Trunk-Based）的选择与实践，并详细介绍了中文的约定式提交规范和CI/CD配置，帮助国内团队优化开发效率。
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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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系统化调试方法论

systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
142
本指南提供了一套强制性的多阶段软件调试流程。它要求开发者不能仅凭直觉修补症状，而是必须经历根因调查、模式分析、假设验证和测试实施这四个阶段，从而确保找到问题的真正源头，避免引入新的 Bug。
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代码审查规范与沟通指南

chinese-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
418
本指南专为国内开发团队设计，旨在解决代码审查中的沟通难题。它提供了一套完整的规范体系，从反馈的表达方式（建议式代替命令式），到分级标注（必须修复/建议修改），再到完整的审查流程（架构、安全、性能），帮助团队成员在保证代码质量的同时，提高反馈的接受度和建设性。
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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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