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数据库迁移缺陷报告撰写指南
creating-oracle-to-postgres-migration-bug-report
github/awesome-copilot
474
本文档提供了在执行Oracle到PostgreSQL数据库迁移时,撰写结构化缺陷报告的完整指南。它详细介绍了缺陷报告必须包含的要素,包括缺陷严重性、根因分析、复现场景和解决方案。核心指导原则是以上游的Oracle行为为基准,确保记录全面准确,从而提升缺陷追踪和修复的效率。
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TUnit单元测试最佳实践
csharp-tunit
github/awesome-copilot
329
本文档详细介绍了使用TUnit框架进行高效单元测试的最佳实践。内容涵盖了项目配置、遵循AAA模式的测试结构、数据驱动测试(Data-Driven Tests)的实现,以及使用强大的流畅断言(Fluent Assertions)进行验证。同时指导用户如何利用生命周期钩子(Hooks)和处理高级测试场景,是进行.NET单元测试的权威指南。
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Dependabot 配置指南
dependabot
github/awesome-copilot
160
全面讲解 GitHub Dependabot 的 dependabot.yml 配置、分组策略、跨生态组合、调度与安全标签,帮助优化依赖管理流程。
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Fabric Lakehouse 指南
fabric-lakehouse
github/awesome-copilot
222
介绍 Fabric Lakehouse 的存储架构、表与文件组织、安全权限、快捷方式及性能优化等内容,帮助你构建、设计和调优 Microsoft Fabric 的 Lakehouse 解决方案。
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Power Automate流程故障排除指南
flowstudio-power-automate-debug
github/awesome-copilot
98
本技能提供一套完整的、分步的诊断流程,用于排查故障的Power Automate云流程。它超越了图表API提供的基础状态码,能访问到动作级别的输入、输出和详细错误信息,从而找出流程失败、超时或表达式错误的真正根源。适用于诊断复杂的流程逻辑和连接器问题。
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Fluent UI Blazor 指南
fluentui-blazor
github/awesome-copilot
424
介绍在 Blazor 应用中正确使用 Microsoft Fluent UI 组件库,涵盖提供器与服务注册、图标包、列表与自动完成绑定,以及对话框与提示服务等常见场景。
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GDPR合规工程指南
gdpr-compliant
github/awesome-copilot
325
本指南为工程师、架构师和DevOps团队提供了一套全面的GDPR合规实践手册。它涵盖了设计即隐私(PbD)、数据最小化、目的限制、数据保留策略、安全API设计和合规日志记录等关键领域。在处理任何个人数据、设计新功能或进行系统隐私审计时,应调用此技能。
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Copilot 配置入门指南
github-copilot-starter
github/awesome-copilot
455
根据项目技术栈和开发方式,生成完整的 GitHub Copilot 配置,包括仓库指令、技能、代理和(如适用)工作流文件,确保协助行为一致且可复用。
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苏格拉底式辅导指南
mentoring-juniors
github/awesome-copilot
474
为初级开发者与 AI 新手提供一套苏格拉底式辅导方法,通过提问引导、Copilot 反思循环及安全提醒,强调理解而非直接给答案,适用于训练期与日常开发沟通。
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微软智能体框架开发指南
microsoft-agent-framework
github/awesome-copilot
288
本指南用于开发、重构和维护基于微软智能体框架(Agent Framework)的应用程序。它为 .NET 和 Python 提供了统一的最佳实践指导,是语义内核(Semantic Kernel)和 AutoGen 的现代化替代方案。核心内容包括异步编程模式、错误处理、以及复杂的智能体与工作流程编排,确保开发符合最新的官方最佳实践。
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n8n JavaScript 编程指南
n8n-code-javascript
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
指导在 n8n Code 节点中编写 JavaScript、选择执行模式、使用 $input/$node 访问数据、处理 Webhook 负载并保持 [{json:…}] 返回结构,助你构建自动化流程。
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n8n工作流Python代码节点
n8n-code-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了如何在n8n工作流中编写和管理Python代码。它涵盖了数据访问模式(如_input.all()、_input.item),支持批处理和单项处理等多种运行模式,帮助用户实现复杂的数据转换和工作流逻辑。同时,也提醒用户注意Python的局限性,并推荐优先使用JavaScript。
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