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用户体验可用性审计

ux-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
311
该技能用于对用户体验和可用性进行深度审计，超越了简单的视觉检查。它依据尼尔森十大可用性原则和现代移动端最佳实践，系统性地评估屏幕和流程。适用于您需要找出产品设计中的结构性缺陷、认知负荷问题或导航回归，并获得优先级的缺陷列表、违反的原则及具体的改进建议。
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用户流程与导航结构设计

ux-flow
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
本技能旨在用户界面组件实现之前，规划完整的用户体验流程（User Flow）。它应用了渐进式披露、中心辐射等主流UX模式，定义用户任务的起点、路径和退出条件。适用于复杂的引导流程、表单填写、结账或多步骤功能设计，确保用户旅程连贯且逻辑清晰。
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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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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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结构化设计与规格撰写

brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
240
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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中文Git提交规范与自动化指南

chinese-commit-conventions
jnMetaCode/superpowers-zh
499
本指南基于Conventional Commits规范，为中文团队提供了完整的Git提交规范。它详细指导了如何编写结构化、可追溯的Commit Message，涵盖了提交类型、主题、详细描述和重大变更（BREAKING CHANGE）的标注。使用规范提交能有效实现Changelog的自动化生成，保持项目版本历史的清晰度和专业性。
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结构化项目计划执行

executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
99
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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开发分支收尾与集成流程

finishing-a-development-branch
jnMetaCode/superpowers-zh
275
本技能用于指导开发人员完成开发分支的收尾工作。它强制执行最佳实践，核心流程包括：首先运行测试验证，然后提供结构化的集成选项（如本地合并、创建PR、保留或丢弃）。这确保了代码能够系统、可靠地进入主线分支，并进行必要的清理，流程严谨，适用任何需要版本控制和代码集成的场景。
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代码审查请求与规范

requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
449
本指南详细介绍了使用代码审查子代理的结构化流程。它指导用户在何时（任务完成、重要功能实现、合并前）以及如何提供必要的上下文（代码范围、需求文档），确保工作成果得到全面评估。遵循此规范，可以尽早发现代码中的缺陷和架构问题，极大地提高代码质量和可维护性。
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板球赛事与队伍识别技巧

cricket-tournament-team
EverMind-AI/EverOS
303
本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题，通过确定具体的赛事类型（如ODI、T20、Test、IPL）和所有参与队伍（包括小众国家队），从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法，确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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日常活动日志记录

daily-logs
memodb-io/Acontext
279
本工具用于结构化记录用户的每日活动、学习进展、重要决策和关键学习点。它为每一天创建独立的文件，采用标准日期格式命名，确保日志内容按时间线清晰排列。通过简洁、第三人称的撰写方式，帮助用户建立一套系统化、可回顾的个人知识库。
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地理范围渐进缩小法

geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
129
这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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