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结构化设计与规格撰写

brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
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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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结构化项目计划执行

executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
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本技能用于指导系统性地执行详细的书面开发计划。流程首先要求进行批判性审查，识别计划缺陷、依赖缺失和环境假设。随后，任务将按顺序执行，每完成一步都需要进行严格的验证和代码提交。整个流程覆盖了异常处理（如测试失败、依赖缺失）和最终报告生成，确保开发过程严谨、可追溯、可控。
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代码审查规范与反馈技巧

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jnMetaCode/superpowers-zh
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本技能提供了专业的代码审查流程和规范，帮助开发者掌握如何在保持技术严谨性的同时，进行具有建设性和人情味的工作沟通。内容涵盖反馈措辞、问题分级、注释规范、提交信息格式，确保代码质量和团队协作的平衡。
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专业代码审查回应指南

receiving-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
380
本指南为开发者提供了一套专业的代码审查回应方法论。它强调在面对审查意见时，不能仅凭感觉附和，而是必须进行技术验证、提出澄清性问题，并用技术理由进行有理有据的反驳。帮助用户提升在协作开发环境中的专业度和技术沟通能力。
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结构化代码审查流程指南

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jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南介绍了如何使用代码审查子代理来确保代码质量。应在完成任务、实现重要功能或准备合并到主分支之前使用。该流程机制能让审查者专注于代码成果而非开发过程，帮助及早发现潜在问题，确保代码的可靠性和完整性。
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使用Git工作树进行隔离开发

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jnMetaCode/superpowers-zh
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该技能用于建立和管理隔离的开发工作区（Worktree）。它遵循严格的流程，优先使用平台原生工具，或回退到手动创建 Git 工作树，确保所有代码修改都在沙箱环境中进行。流程包括检测现有隔离状态、环境依赖安装和基线测试，保障开发环境的纯净性。
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代码库深度架构文档化

acquire-codebase-knowledge
github/awesome-copilot
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本技能能够系统性地分析和学习现有代码库的全部知识，自动生成包含技术栈、架构、结构、规范、集成、测试策略和潜在风险等七份详细文档。适用于新成员入职、项目审计或创建完整的、可验证的系统知识库。
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KubeSphere DevOps Jenkins 配置指南

kubesphere-devops-jenkins
kubesphere/kubesphere
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本指南详细介绍了KubeSphere DevOps环境中Jenkins的配置和故障排除。内容涵盖了通过配置即代码（CasC）管理Jenkins，实现LDAP/OIDC等高级认证集成，自定义工作代理（Agent）镜像，以及连接GitLab等外部源。适用于希望构建和维护完整CI/CD流程的工程师。
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需求与代码差距分析

kiro-validate-gap
gotalab/cc-sdd
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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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Modal：AI/ML无服务器云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
392
Modal是一个专为AI和机器学习工作负载设计的无服务器云平台。它允许用户部署、服务和扩展复杂的模型（如大型语言模型），而无需手动管理底层基础设施。核心功能包括按需接入高端GPU资源、无服务器函数自动伸缩、提供持久化存储，并且整个基础设施都可以纯代码定义，极大简化了开发流程。
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Python GPU高性能加速

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能模拟专家级的GPU优化工程师，旨在将运行在CPU上的Python代码（例如科学计算、机器学习、物理模拟或图像处理）转化为高度优化的GPU加速代码。它利用CuPy、Numba CUDA和Warp等专业库，在NVIDIA GPU上实现数十倍到千倍的性能提升，适用于复杂的科学计算和大规模数据处理场景。
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临床深度学习流程工具

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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