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生成Oracle到PostgreSQL迁移主计划
creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan
github/awesome-copilot
404
本技能用于分析整个.NET解决方案,为从Oracle到PostgreSQL的大规模数据库迁移制定系统化的主计划。它能扫描项目代码、配置文件和依赖项,识别所有Oracle的交互点,并将每个项目分类(如:需要迁移、已迁移、跳过等)。最终输出结构化的迁移蓝图,帮助开发团队高效管理复杂的数据库升级过程。
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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
436
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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LLM应用评估驱动开发
eval-driven-dev
github/awesome-copilot
455
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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高级AI项目上下文架构
faf-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
FAF Expert是一款用于为复杂软件项目构建标准化、持久上下文的专业工具。它基于IANA注册的FAF格式,能将代码库转化为AI可理解的智能资产。适用于跨AI工具、企业级部署以及确保项目上下文在整个开发生命周期中的一致性。
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项目目录结构蓝图
folder-structure-blueprint-generator
github/awesome-copilot
76
自动识别多种技术栈、微服务与 monorepo 特性,以及是否包含前端,生成结构化项目目录文档,提供可视化方式、命名规范与模板参考,帮助保持大型工程的一致性。
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Copilot 迁移指令生成器
generate-custom-instructions-from-codebase
github/awesome-copilot
489
通过对比两个项目版本,自动提炼 Copilot 迁移指令,涵盖结构、代码、配置等差异,帮助在升级、重构或技术迁移时保持一致的转换规则与校验流程。
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Azure基础设施导入
import-infrastructure-as-code
github/awesome-copilot
456
通过 Azure CLI 发现订阅/资源组/资源 ID,下发依赖映射并选用 Azure Verified Modules 生成 Terraform 配置,可快速将现有环境转成可校验的基础设施即代码。
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问题字段迁移
issue-fields-migration
github/awesome-copilot
85
将仓库标签与项目字段的数据批量迁移到 GitHub 组织级别问题字段,替代标签管理,用结构化字段、可搜索的元数据统一跨仓库值并可清理旧标签。
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将Oracle存储过程迁移到PostgreSQL
migrating-oracle-to-postgres-stored-procedures
github/awesome-copilot
77
本工具用于将Oracle的PL/SQL存储过程和函数代码转换为PostgreSQL的PL/pgSQL等效版本。它负责复杂的语法翻译、保留原始功能逻辑和参数结构,特别注重处理数据类型和字符集(Collation)的映射,是进行数据库迁移的关键步骤。
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n8n自动化工作流架构模式
n8n-workflow-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
本文档提供了一套用于构建复杂、可靠、可扩展的n8n工作流的架构模式。内容涵盖Webhook处理、HTTP API集成、数据库同步、AI代理工作流和定时任务等核心模式。帮助用户根据实际需求选择合适的架构,实现高效的自动化流程设计。
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Notion 自动化指南
notion-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
203
通过 Rube MCP 的 Composio Notion 工具包,分步指导连接、页面、数据库、块与评论自动化操作,强调先查 schema 再用工具。
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并行根因分析协作调查
parallel-investigation
rohitg00/skillkit
477
这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程(如数据库、应用代码、基础设施),并管理同步点,通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。
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