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Flutter与Firebase数据连接指南
firebase-data-connect
evanca/flutter-ai-rules
194
本指南详细介绍了在Flutter项目中集成Firebase Data Connect的完整流程。涵盖了使用GraphQL设计数据模式、定义类型化的查询与数据变更(Mutations),并指导如何实现实时监听、处理离线状态和性能优化,确保数据访问的安全性和健壮性。
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Flutter Firebase 存储集成
firebase-storage
evanca/flutter-ai-rules
330
指导在 Flutter 中集成 Firebase Cloud Storage,涵盖配置、上传下载、元数据、错误处理和安全规则,帮助规范文件管理流程。
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Go 数据结构指南
golang-data-structures
samber/cc-skills-golang
298
讲解 Go 切片、映射、数组与容器的底层机制、预分配与扩容策略、泛型集合及安全实践,帮助工程师在性能敏感场景中选型与优化。
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CircleCI自动化持续集成/交付
circleci-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本工具集通过Rube MCP提供全面的CircleCI自动化管理能力。用户可以使用它来触发新的构建流水线,实时监控工作流和作业状态,获取详细的作业信息,下载构建工件,并提取测试结果元数据,极大地简化了DevOps流程的复杂管理。
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数据库迁移集成测试生成
creating-oracle-to-postgres-migration-integration-tests
github/awesome-copilot
118
本工具用于为数据访问层(DAL)在进行Oracle到PostgreSQL的数据库迁移过程中,自动生成和验证集成测试用例。它确保无论使用哪个数据库,都能验证核心业务行为的一致性,从而保障数据完整性和应用稳定性,是关键的迁移验证工具。
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谷歌云盘文件自动化工具
google-drive-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
482
这是一个轻量级的谷歌云盘集成工具,提供完整的读写权限,无需依赖外部服务器。它允许用户通过脚本执行全面的文件和文件夹操作,包括搜索、上传、下载、移动、重命名等。特别适用于需要自动化管理和操作Google Workspace数据的场景。
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MCP协议命令行接口
mcp-cli
github/awesome-copilot
489
这是一个用于访问和交互的模型上下文协议(MCP)服务器的命令行接口(CLI)。它充当统一的网关,允许用户在命令行中发现、检查和执行来自文件系统、数据库、API等外部源的工具和API。适用于程序化工作流自动化和系统集成。
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Oracle到PostgreSQL迁移风险评估
reviewing-oracle-to-postgres-migration
github/awesome-copilot
304
该指南用于系统性地识别和评估将数据库应用从Oracle迁移到PostgreSQL时可能存在的风险。它涵盖了空字符串处理、refcursor、数据类型转换、排序逻辑和时间戳语义等已知行为差异。用户可以在迁移规划阶段预先识别风险,并在迁移完成后使用它来验证集成测试的覆盖范围,确保新环境的兼容性与稳定性。
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Azure Cosmos DB NoSQL建模指南
cosmosdb-datamodeling
github/awesome-copilot
284
引导AI与用户协作,收集应用上下文、访问模式与规模需求,持续记录 requirements 并构建设计文档,以 Azure Cosmos DB NoSQL 建模最佳实践产出数据模型。
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搭建Spring Boot企业级Java项目
create-spring-boot-java-project
github/awesome-copilot
381
本指南提供了一个完整的Spring Boot Java项目搭建流程,适用于构建复杂的企业级应用。内容涵盖项目模板下载、多数据库(PostgreSQL、Redis、MongoDB)配置,集成API文档,并使用Docker Compose编排完整的容器化服务环境。
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Dataverse Python 高级模式
dataverse-python-advanced-patterns
github/awesome-copilot
188
为 Dataverse Python SDK 生成生产级代码,展示高级错误处理与重试、批量操作、OData 查询优化、表元数据管理、配置与超时、缓存清理、大文件上传以及 Pandas 集成等能力。
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LLM应用评估驱动开发
eval-driven-dev
github/awesome-copilot
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本技能指导用户为基于大型语言模型(LLM)的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程,确保LLM应用的质量和鲁棒性,适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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