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Azure实时聊天应用开发指南

azure-communication-chat-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南基于Azure Communication Services，使用Java语言开发实时聊天应用。内容详细涵盖了创建聊天线程、发送不同类型的消息、获取消息历史记录、管理参与者（添加/移除），以及实现消息的阅读回执等核心功能。它为构建功能完善的企业级通讯系统提供了完整的技术参考。

Azure实时聊天应用开发指南

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本指南基于Azure Communication Services，使用Java语言开发实时聊天应用。内容详细涵盖了创建聊天线程、发送不同类型的消息、获取消息历史记录、管理参与者（添加/移除），以及实现消息的阅读回执等核心功能。它为构建功能完善的企业级通讯系统提供了完整的技术参考。

Azure Python身份认证库

azure-identity-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于Python开发的Azure身份认证库。它提供多种安全凭证支持，包括托管身份、服务主体和Azure CLI等，极大地简化了代码在本地开发、持续集成/持续部署以及各类Azure云环境中的身份验证流程。

Azure Python身份认证库

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于Python开发的Azure身份认证库。它提供多种安全凭证支持，包括托管身份、服务主体和Azure CLI等，极大地简化了代码在本地开发、持续集成/持续部署以及各类Azure云环境中的身份验证流程。

Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。

Azure Weights & Biases 实例管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。

Azure Playwright云测试框架

azure-microsoft-playwright-testing-ts

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个用于大规模运行Playwright端到端测试的SDK。它利用Azure云环境中的托管浏览器，支持开发者执行可靠、大规模的自动化测试。功能包括集成Azure门户报告、使用Microsoft Entra ID进行安全认证，以及强大的CI/CD流程支持。

Azure Playwright云测试框架

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这是一个用于大规模运行Playwright端到端测试的SDK。它利用Azure云环境中的托管浏览器，支持开发者执行可靠、大规模的自动化测试。功能包括集成Azure门户报告、使用Microsoft Entra ID进行安全认证，以及强大的CI/CD流程支持。

Azure 监控 OpenTelemetry Node.js SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK为Node.js应用程序提供全方位的可观测性支持。它利用OpenTelemetry标准自动采集和导出分布式追踪、性能指标和应用日志，实现了与Azure Monitor的无缝集成。适用于需要监控和深入分析Node.js应用性能和行为的场景。

.NET Azure SQL资源管理

azure-resource-manager-sql-dotnet

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK是用于通过.NET和C#管理Azure SQL资源的管理平面工具包。它使开发者能够通过代码自动化地进行SQL基础设施（如创建服务器、数据库、设置防火墙规则、管理弹性池等）的生命周期管理和部署，是构建云原生应用的强大支持。

MLOps流程自动化与基础设施

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本技能旨在构建完整的MLOps（机器学习运维）流程，覆盖从实验跟踪、模型管理到生产部署的全生命周期。掌握利用Kubeflow、Airflow等工具进行复杂管道编排，并深入了解主流云平台（AWS、Azure、GCP）的ML服务栈。内容涵盖模型注册、版本控制、基础设施即代码（IaC）和Kubernetes部署，帮助工程师将实验模型可靠地部署到生产环境。

Windsurf企业级SSO配置

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本技能用于为Windsurf企业版配置和管理单点登录（SSO）功能。它支持SAML 2.0和OIDC/OAuth 2.0等行业标准协议，可与Okta、Azure AD、Google Workspace等主流身份提供商实现无缝集成。适用于需要搭建企业级身份认证系统的管理员。

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