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结构化设计与规格撰写
brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
400
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 提交规范指南
chinese-commit-conventions
jnMetaCode/superpowers-zh
371
本指南为中文开发团队提供了基于 Conventional Commits 标准的完整提交规范。内容涵盖了从提交信息模板、撰写规则到自动生成版本发布信息的全部流程。它详细介绍了如何配置和使用 commitlint、conventional-changelog 等工具,旨在确保项目版本历史记录的清晰、一致和高度可追溯。
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国内团队 Git 工作流规范
chinese-git-workflow
jnMetaCode/superpowers-zh
147
本技能提供了一套专为国内开发团队设计的完整 Git 工作流规范。内容涵盖了主流国内 Git 平台(如 Gitee、Coding.net)的配置差异、分支模型选择(如 Git Flow、主干开发)、分支命名规则、中文约定式提交规范,以及 CI/CD 适配指南,帮助团队解决国内开发环境中的痛点。
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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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完成开发分支集成
finishing-a-development-branch
jnMetaCode/superpowers-zh
331
本技能旨在提供一个结构化的开发收尾流程,用于管理功能分支的收尾工作。它强制执行测试验证,检测Git工作区状态,并引导用户选择合并、创建Pull Request、保留工作区或彻底丢弃工作,确保开发工作的完整性和环境清理的安全性。
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根因系统化调试流程
systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
82
本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是:必须找到问题的根本原因,而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查(数据流追踪、收集证据)、模式分析、科学假设验证,到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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代码审查规范与反馈技巧
chinese-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
308
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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并行智能体故障排查
dispatching-parallel-agents
jnMetaCode/superpowers-zh
220
当面对多个独立且无关联的失败点时使用。该方法的核心思想是将每个独立的问题域分配给一个专用的智能体,让这些智能体并行工作。避免了顺序排查的低效,极大地提升了复杂系统故障的定位和修复速度。
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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
requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
419
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
using-git-worktrees
jnMetaCode/superpowers-zh
434
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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板球记分卡搜索技巧
cricket-scorecard
EverMind-AI/EverOS
130
本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述,而是结合特定的统计数字,例如总得分(如168/9)、得分、局数、失 wicket 等信息,构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率,尤其适用于体育数据研究。
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