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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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根因系统化调试流程

systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
209
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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KubeSphere DevOps持续集成部署指南

kubesphere-devops-overview
kubesphere/kubesphere
259
本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，涵盖了CI/CD流水线配置、Jenkins集成和基于ArgoCD的GitOps部署。它教你如何在Kubernetes环境中自动化构建、测试和多集群部署，是管理现代软件发布流程和排查复杂DevOps工作流的必备知识。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
178
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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与智能体进行沟通协作

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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KubeSphere DevOps租户操作指南

kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
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本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下，通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作，确保了严格的资源隔离性。
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AI与机器学习知识体系教练

02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
192
本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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技能卡语义搜索与检索

skill-search
lsdefine/GenericAgent
498
这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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Adaptyv 蛋白质实验平台

adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
103
引导如何使用 Adaptyv Bio Foundry API 与 Python SDK 设计蛋白实验、提交序列、自动化流程，并获取 BLI/SPR 与热稳定性等检测结果，适合需要采集实验数据的开发者与科研人员。
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注释数据矩阵

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
174
AnnData 提供面向单细胞和注释数据的 Python 容器，支持在一个对象里管理数据矩阵与多维元数据，读取/写入 h5ad/zarr/loom/10X 等格式，并与 scverse 工具配合执行大规模分析。
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