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超能力技能入口。每次对话开始时使用——建立如何找到和使用技能的框架。 触发方式：开始对话、激活、使用技能、skills Superpowers skill entry point. Establishes how to find and use skills at the start of every conversation. Trigger: start conversation, activate, use skills, skills
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
头脑风暴技能。任何创意工作（创建功能、构建组件、添加功能或修改行为）之前必须使用——在实施之前探索用户意图、需求和设计。 触发方式：头脑风暴、创意、设计方案、想做新功能 Must use before any creative work - explores user intent, requirements, and design before implementation. Trigger: brainstorm, creative work, new feature, design, make a plan
并行代理分发技能。处理2个或以上相互独立、无共享状态或顺序依赖的任务时使用。 触发方式：并行任务、独立任务、多个任务同时、同时处理 Dispatch parallel agents for 2+ independent tasks without shared state or sequential dependencies. Trigger: parallel tasks, independent tasks, multiple tasks, simultaneous work
Exa 源头搜索技能。用于官方文档、API参考、定价页、产品规格等源头信息检索，需要低噪音高质量结果或页面正文提取时使用。 触发方式：查文档、API文档、官方说明、源头信息 Exa neural web search for official docs, API references, pricing pages, and source-first research. Trigger: official docs, API reference, pricing, source-first, official documentation
执行计划技能。在独立 session 中执行书面实施计划，按检查点逐步完成任务。 触发方式：执行计划、按计划执行、运行任务、执行任务列表 Execute implementation plans skill. Execute written plans in an isolated session with checkpoints. Trigger: execute plan, follow the plan, run tasks, implementation
完成开发分支技能。开发完成、测试通过后，决定如何整合工作——Merge、PR 或清理。 触发方式：完成、开发完、合并、创建PR、收尾 Finish development branch skill. After implementation is complete and tests pass, decide how to integrate work. Trigger: finish, complete, merge, PR, development branch
Finnhub 美股数据技能。当工作区在 .env 中配置了 FINNHUB_API_KEY 时，使用 Finnhub 获取美股和加密货币市场数据。 触发方式：美股行情、NVDA财报、个股分析、美股新闻 Fetch US stock and crypto market data via Finnhub API. Trigger: US stock quote, NVDA, AAPL, TSLA, company profile, stock news
| name | using-superpowers |
| description | 超能力技能入口。每次对话开始时使用——建立如何找到和使用技能的框架。 触发方式：开始对话、激活、使用技能、skills Superpowers skill entry point. Establishes how to find and use skills at the start of every conversation. Trigger: start conversation, activate, use skills, skills |
技能（Skills）是 AI 的工具箱——每当你需要完成特定类型的任务时，AI 自动调用对应的 Skill，确保工作方式规范、一致、不遗漏关键步骤。
在任何响应或行动之前调用相关或请求的 skills。 即使只有 1% 的可能性某个 skill 适用，也应该调用它来检查。
digraph skill_flow {
"User message received" [shape=doublecircle];
"Might any skill apply?" [shape=diamond];
"Invoke Skill tool" [shape=box];
"Announce: 'Using [skill] to [purpose]'" [shape=box];
"Follow skill exactly" [shape=box];
"Respond" [shape=doublecircle];
"User message received" -> "Might any skill apply?";
"Might any skill apply?" -> "Invoke Skill tool" [label="yes, even 1%"];
"Might any skill apply?" -> "Respond" [label="definitely not"];
"Invoke Skill tool" -> "Announce: 'Using [skill] to [purpose]'";
"Announce: 'Using [skill] to [purpose]'" -> "Follow skill exactly";
"Follow skill exactly" -> "Respond";
}
用户指令优先级最高：
这些想法意味着停——你在合理化：
| 想法 | 现实 |
|---|---|
| "这只是一个简单问题" | 问题就是任务。检查 skills。 |
| "我需要先获取更多上下文" | 检查 skills 在澄清问题之前。 |
| "我可以快速查看 git/文件" | 文件缺乏对话上下文。先检查 skills。 |
| "我知道这个 skill 是什么" | Skills 会进化。读取当前版本。 |
| "这不需要正式 skill" | 如果 skill 存在，使用它。 |
| "skill 有点大材小用" | 简单的事情会变复杂。使用它。 |
刚性（discipline-enforcing）： 如 TDD、调试——严格遵循，不要调整。
灵活： 如 patterns——根据上下文调整原则。
技能本身告诉你它是哪种。
用户指令说 WHAT，不说 HOW。"添加 X"或"修复 Y"不意味着跳过工作流。