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Skill UI

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使用 DevTools 浏览器测试

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addyosmani/agent-skills

通过 Chrome DevTools MCP 让智能体看到真实浏览器，在构建、调试或验证浏览器 UI 行为时检查 DOM、控制台、网络、屏幕截图与性能数据，确保修复有效。

上下文工程指南

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addyosmani/agent-skills

通过逐层提供规则文件、规格片段、相关源码和错误反馈，上下文工程指南帮助你在新会话、任务切换或质量下降时快速建立高质量、规范一致的智能体上下文。

微软技能创建助手

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MicrosoftDocs/mcp

引导智能体通过 Learn MCP 官方文档调研微软技术，并生成兼顾本地知识与动态查询的混合技能，便于快速复用 Azure/.NET/M365 等场景。

AI智能体供应链完整性审计

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github/awesome-copilot

本技能旨在为AI智能体插件、工具和依赖项提供完整的供应链完整性验证机制。它通过生成确定性的SHA-256哈希清单（INTEGRITY.json），使用户能够精确检测任何未经授权的修改、追踪组件来源，并确保部署的资产与原始版本完全一致。适用于CI/CD流程和代码审查，以保护整个智能体生态系统的安全性。

通用多语言单元测试生成器

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github/awesome-copilot

这是一个先进的AI驱动型智能体，能够为几乎所有编程语言（如Python、C#、Java、Go等）生成全面且可用的单元测试。它采用多智能体管道流程（研究→规划→实现→构建→测试→修复→格式化），确保生成的测试不仅遵循项目规范，还能成功编译、通过测试，并有效提升代码覆盖率。

微软智能体框架开发指南

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github/awesome-copilot

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。

n8n工作流架构模式指南

n8n-workflow-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南系统介绍了n8n工作流的多种成熟架构模式，帮助用户在构建自动化流程前，选择正确的宏观结构。内容覆盖了Webhook处理、API数据集成、数据库同步、AI智能体工作流和定时任务等核心模式，并讲解了线性、分支、并行等数据流模式，确保流程设计具备高鲁棒性和可扩展性。

QwenPaw 文档速查

qa-source-index

agentscope-ai/QwenPaw

将用户问题的主题和关键词映射到 QwenPaw 官方文档与源码入口，帮助 QA Agent 快速查找安装、配置、技能、MCP、多智能体、记忆、CLI 等场景下要阅读的路径，节省盲目搜索时间。

并行智能体故障排查

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jnMetaCode/superpowers-zh

当面对多个独立且无关联的失败点时使用。该方法的核心思想是将每个独立的问题域分配给一个专用的智能体，让这些智能体并行工作。避免了顺序排查的低效，极大地提升了复杂系统故障的定位和修复速度。

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