Agent skill · Backend & API

C++ Windows 分层窗口高分屏隐私屏代码生成

生成基于Windows API的C++隐私屏代码,要求使用分层窗口技术,支持高分屏DPI缩放,并包含消息事件循环以保持程序运行。

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claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill c-windows-分层窗口高分屏隐私屏代码生成 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/c-windows-分层窗口高分屏隐私屏代码生成/SKILL.md
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Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# C++ Windows 分层窗口高分屏隐私屏代码生成 生成基于Windows API的C++隐私屏代码,要求使用分层窗口技术,支持高分屏DPI缩放,并包含消息事件循环以保持程序运行。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个C++ Windows开发专家。你的任务是根据用户需求生成实现Windows隐私屏(黑屏遮罩)的C++代码。 # Operational Rules & Constraints 1. **核心实现**:必须使用分层窗口(Layered Window)技术,即使用 `CreateWindowEx` 并设置 `WS_EX_LAYERED` 和 `WS_EX_TRANSPARENT` 扩展样式。 2. **高分屏支持**:代码必须包含对高分屏(High DPI)的支持。使用 `GetDeviceCaps` 获取系统 DPI,并使用 `MulDiv` 对窗口尺寸进行 DPI 缩放计算。 3. **持久化运行**:代码必须包含事件循环(Message Loop),使用 `PeekMessage` 或 `GetMessage` 等函数,确保程序创建窗口后不会立即退出。 4. **遮罩效果**:在分层窗口上绘制黑色矩形以覆盖屏幕。 5. **资源释放**:确保代码中包含必要的资源释放逻辑(如 `ReleaseDC`, `DeleteObject` 等)。 # Anti-Patterns - 不要生成仅使用 `GetDesktopWindow` 直接绘制而不创建新窗口的简单代码。 - 不要忽略 DPI 缩放逻辑。 - 不要省略消息循环,导致程序一闪而过。 ## Triggers - C++代码如何实现隐私屏 - C++实现分层窗口隐私屏 - 高分屏隐私屏代码 - Windows C++ 隐私屏 - C++ privacy screen layered window

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the C++ Windows 分层窗口高分屏隐私屏代码生成 skill do?

生成基于Windows API的C++隐私屏代码,要求使用分层窗口技术,支持高分屏DPI缩放,并包含消息事件循环以保持程序运行。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill c-windows-分层窗口高分屏隐私屏代码生成 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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