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WhatsApp 商务自动化

whatsapp-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 WhatsApp Business 流程，包括文本、模板、媒体、回复、资料与联系人操作，前置先获取最新工具模式。
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Windows 应用开发命令行工具

winapp-cli
github/awesome-copilot
109
这是一个用于管理Windows应用全生命周期的综合命令行工具。它可以处理项目的初始化、构建、打包为MSIX、代码签名、调试和通过UI自动化进行测试。支持.NET、C++、Electron、Rust等多种主流框架，极大地简化了应用的开发和发布流程。
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Windows API元数据搜索

winmd-api-search
github/awesome-copilot
248
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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Wrike 项目自动化

wrike-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP 的 Composio Wrike 工具组自动化项目管理，涵盖连接准备、任务与文件夹创建、蓝图启用、进度跟踪以及空间成员控制，始终先查询工具架构。
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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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Zendesk 自动化操作工具

zendesk-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
145
该工具包通过 Rube MCP 实现了 Zendesk 的全方位自动化管理。用户可以利用它来处理工单的生命周期（查询、创建、回复、更新），管理用户账户，以及操作组织信息。适用于将客户支持流程集成到自动化工作流中，提高服务效率。
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系统化设计与规格制定

brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
280
这是一个结构化的工作流，用于将模糊的想法或高层需求转化为详细、经过用户批准的技术规格。它严格指导用户进行项目上下文探索、提出多种架构方案及其权衡分析，并进行多次迭代，直到产出一个完整、可用于后续实现计划的规范文档。
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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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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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执行开发计划与批判性审查

executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
108
本技能用于指导系统性地执行复杂的开发计划。它要求在执行前，对计划进行批判性审查，识别流程依赖、模糊条件和环境假设。执行过程包括增量完成任务、严格测试、结构化提交和最终报告，确保开发流程的严谨性。
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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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