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Skill UI

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系统化缺陷追踪与定位

trace-and-isolate
rohitg00/skillkit
461
提供一套系统化、结构化的方法论，用于定位复杂代码中的缺陷根源。核心技术涵盖二分搜索调试、Git bisect回溯、数据流与控制流追踪、组件隔离以及条件断点设置。适用于难以重现、或在大型代码库中难以确定错误源头的场景。
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UI设计系统合规性审查

ui-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
该技能提供全面的UI代码审核，旨在确保组件和代码库严格遵守既定的设计系统规范、可访问性标准（WCAG）和前端最佳实践。它会检查设计令牌的合规性（如语义颜色、缩放间距）、组件约定、无障碍访问性、移动端响应式设计以及整体视觉一致性。
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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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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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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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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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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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足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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通过个人故事追踪游戏开发者

game-person-story
EverMind-AI/EverOS
233
本技能用于通过搜索开发者罕见的个人故事、轶事或生活细节来间接定位游戏开发者。它不依赖于游戏数据库本身，而是利用访谈、博客或大会演讲中出现的独有、极具辨识度的短语或历史细节。当开发者身份难以直接查证时，这是一种深度研究的有效方法。
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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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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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Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer
memodb-io/Acontext
95
Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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