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代码审查反馈处理指南

receiving-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南提供了一个严格的技术框架，指导用户如何接收和处理代码审查反馈。核心原则是：将代码审查视为技术评估，而非情绪表达。它教导用户如何验证假设、提出澄清问题、专业地反驳错误意见，并按步骤迭代修复，确保代码的质量和架构的完整性。
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代码审查请求流程指南

requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
127
本指南提供了一套系统化的代码审查请求流程，用于在完成任务、实现重要功能或合并代码前，主动发现并解决问题。它强调“早审查，勤审查”，指导用户如何获取正确的Git SHA和使用结构化模板提交请求，确保审查者能专注于代码本身，从而系统性地提升代码质量和开发效率。
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管理隔离的 Git 工作区

using-git-worktrees
jnMetaCode/superpowers-zh
374
提供一套完整的机制和流程，用于确保开发工作在一个隔离的工作环境中进行。该流程包含检测现有隔离状态、优先使用原生工作区工具，并回退到手动创建 git worktree，确保工作区在开始开发前是干净和隔离的。
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KubeSphere DevOps CI/CD 流水线管理

kubesphere-devops-overview
kubesphere/kubesphere
311
本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，提供完整的持续集成/持续部署（CI/CD）流程管理。它集成了Jenkins，支持图形化和Jenkinsfile两种流水线配置，并利用ArgoCD实现GitOps模式的自动化多集群部署。适用于软件项目全生命周期的DevOps实践。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
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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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KubeSphere可观测性OpenSearch扩展

opensearch
kubesphere/kubesphere
428
OpenSearch是集成在KubeSphere可观测性平台中的分布式搜索和分析引擎。它用于存储、搜索和分析各种可观测性数据，包括应用日志、系统事件、审计记录和通知历史。本指南详细介绍了OpenSearch的安装、配置和操作最佳实践，帮助用户管理KubeSphere中的OpenSearch集群。
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工作完成前必须进行验证

verification-before-completion
jnMetaCode/superpowers-zh
171
制定了严格的工作验收标准，强调任何“完成”、“通过”或“成功”的声明都必须基于实际运行的、可查验的证据，例如完整的测试命令输出或构建日志。本流程旨在提高交付工作的准确性，防止团队成员依赖假设或仅仅信任代理报告。
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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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生成前端集成YAML配置

frontend-integration-yaml
kubesphere/kubesphere
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本工具用于将简化的单菜单作者模型，自动生成符合规范的FrontendIntegration YAML。它能将初步配置转换为完整的、可提交的集成YAML结构，适用于快速创建包含菜单和页面的前端集成部署配置。
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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
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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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大学学位论文定位技术

thesis-university-anchor
EverMind-AI/EverOS
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本技能用于精准定位学术学位论文，通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索，例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程，确保在搜索论文前解决所有背景信息，极大地提高了查询的准确性和有效性。
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