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搜索 OT ，共找到 4357 条记录
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Windows API元数据搜索

winmd-api-search
github/awesome-copilot
383
用于查找和探索Windows桌面API。当开发者需要利用平台特定功能（如摄像头、文件访问、系统通知、UI控件等）时，本技能可提供帮助。它能从本地缓存检索完整的API元数据，提供类型、方法、属性、事件等详细签名，帮助开发者准确确定实现系统级功能的接口。
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WorkIQ Copilot 助手

workiq-copilot
github/awesome-copilot
305
通过 WorkIQ 命令行/MCP 提供 Copilot 对 Microsoft 365 邮件、会议、文档、Teams 和人物信息的实时洞察，帮助梳理背景、重点、阻塞与后续建议，适用于日程汇总、同步记录和决策准备。
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YouTube自动化工具

youtube-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
通过 Rube MCP/Composio 套件自动化 YouTube 上传、播放列表、内容搜索、分析和订阅评论等操作，遵循工具 schema 并顾及配额与身份连接要求。
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中文 Git 提交规范指南

chinese-commit-conventions
jnMetaCode/superpowers-zh
444
本文档旨在为中文开发团队提供一套完整的 Git 提交规范（基于 Conventional Commits 适配）。它详细规定了提交信息的结构、类型定义、正文和页脚的编写规则。同时，也指导了如何集成 commitlint、husky 和 conventional-changelog 等工具，以自动化和标准化版本控制流程，确保代码和文档的准确性。
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系统化调试方法论

systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
142
本指南提供了一套强制性的多阶段软件调试流程。它要求开发者不能仅凭直觉修补症状，而是必须经历根因调查、模式分析、假设验证和测试实施这四个阶段，从而确保找到问题的真正源头，避免引入新的 Bug。
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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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并行分派独立智能体

dispatching-parallel-agents
jnMetaCode/superpowers-zh
297
该方法适用于多个相互独立、无共享状态的故障排查场景。核心原则是将每个独立的问题域分配给一个专用智能体，实现并行工作。这避免了单个智能体上下文混淆或互相干扰，能极大地提升对多个独立 Bug 的排查效率和准确性。
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代码审查反馈处理指南

receiving-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
130
本指南提供了一个严格的技术框架，指导用户如何接收和处理代码审查反馈。核心原则是：将代码审查视为技术评估，而非情绪表达。它教导用户如何验证假设、提出澄清问题、专业地反驳错误意见，并按步骤迭代修复，确保代码的质量和架构的完整性。
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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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犯罪事件角色链追踪

crime-role-chain
EverMind-AI/EverOS
76
当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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复杂足球问答约束分解

football-constraint-decompose
EverMind-AI/EverOS
295
本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题，尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件，而是应根据约束的唯一性（如：特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围）进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法，可以逐步缩小范围，从而提高信息检索的准确性和效率。
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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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