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结构化自动规划

structured-autonomy-plan
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103
引导项目规划代理在编写代码前完成研究、拆分并记录多提交的开发计划，执行自主研究流程并输出模板化计划，确保后续 PR 有条不紊地实施。
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技术栈蓝图生成器

technology-stack-blueprint-generator
github/awesome-copilot
433
该工具能够深度分析代码库，自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈，包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例（如API和数据访问层）以及架构图，确保开发项目在架构上保持高度一致性。
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全面Web开发专家

web-coder
github/awesome-copilot
447
将你塑造成精通 HTML、CSS、JavaScript、Web API、HTTP、性能、安全与可访问性等领域的 Web 工程师，能在前后端项目中始终贯彻现代标准与最佳实践。
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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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生成编码标准文档

write-coding-standards-from-file
github/awesome-copilot
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扫描指定文件或目录，提取现有语法风格，再根据配置模板撰写项目编码规范或贡献指南，并可检测或修复不一致项后保存到首个可用规范文件名。
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国内团队 Git 工作流规范

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jnMetaCode/superpowers-zh
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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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板球赛事与队伍识别技巧

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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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通过地理线索锁定乐队

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EverMind-AI/EverOS
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本技能用于解决那些没有直接给出国家名称，而是通过间接地理线索（如国土面积范围、欧盟成员资格年份、国旗颜色等）来暗示目标国家的问题。核心在于将国家识别视为一个系统性的推理谜题，尤其要注意当存在多个符合线索的国家候选时，必须按流程系统性地测试每一个可能性，以缩小搜索范围，最终锁定乐队名称。
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板球运动员生涯数据验证

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EverMind-AI/EverOS
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本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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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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智能技术上下文优化

zipai-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于指导AI在复杂的编程开发场景中工作。它实现智能的上下文和Token优化，通过对日志、源代码、版本控制系统（VCS）等数据的精确定筛和有针对性的阅读，确保AI输出既高效又结构化。适用于代码重构、调试分析和技术架构决策，极大提升开发流程的准确性和效率。
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Clari预测变化监控系统

clari-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本技能提供了一个强大的解决方案，用于监控Clari中的关键预测变化。由于Clari缺乏全部数据的原生实时Webhook，本系统通过定时轮询数据导出并对比数据快照，实现精确的变更检测。它能计算出变化百分比，并通过Slack等平台触发即时告警，确保用户及时掌握收入预测或销售漏斗的重大变动。
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