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C# 模型上下文服务器构建

csharp-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

基于文件的持久化规划

planning-with-files-es

OthmanAdi/planning-with-files

该技能使 AI 代理能够通过本地文件维护持久化任务计划，如 task_plan.md 和 progress.md。它支持多步骤工作流，通过生命周期钩子注入上下文，并允许可选的会话恢复。适用于需要多次工具交互的复杂研究或任务，无需网络依赖。

智能体评估与迭代优化模式

github/awesome-copilot

本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

智能体治理与安全模式

agent-governance

github/awesome-copilot

提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层，包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流，确保系统的安全性和可追溯性。

LLM追踪导出与行为分析

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该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。

为AI代码代理生成项目文档

create-agentsmd

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”，旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令，包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足，专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息，最大化AI开发效率。

提示优化助手

finalize-agent-prompt

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通过借鉴已验证的提示经验，优化提示文件的结构与措辞，在保持原始意图与 Markdown 前置信息的前提下提升表达与可读性。

智能体技能构建模板

make-skill-template

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这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

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本指南为开发者提供了一个完整的框架，用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具，处理复杂的认证（OAuth 2.0/SSO），从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。

M365 MCP 代理部署管理

mcp-deploy-manage-agents

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在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理，管理其生命周期、分配、访问控制与合规，保障组织级 Copilot 能力的安全上线。

AI 模型推荐助手

model-recommendation

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分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

LLM轨迹与故障调试命令行工具

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Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。

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