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规格文件自动生成拉取请求
create-github-pull-request-from-specification
github/awesome-copilot
422
该工具旨在自动化整个GitHub拉取请求(PR)的创建流程。它能够读取结构化的规格文件,自动解析需求,创建草稿,并使用规范中的信息自动更新PR的标题和正文。最后,它能将PR状态设置为“待审查”,极大地简化了功能请求的提交流程,确保了工作流的规范性。
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LLMs导航蓝图
create-llms
github/awesome-copilot
243
指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置,编写遵循 llms.txt 规范的索引文件,让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。
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Spring Boot Java 快速启动
create-spring-boot-java-project
github/awesome-copilot
309
提供 Spring Boot 3.4.5(Java 21)项目的脚手架流程,包括依赖、配置、Docker Compose 服务(Redis/PostgreSQL/Mongo)、文档插件和 Maven 构建测试命令,便于快速启动和验证。
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技术调研脉络文档
create-technical-spike
github/awesome-copilot
388
用于创建时间限定的技术探索文档,记录研究问题、可交付物和决策依据,保障实现前的关键信息清晰透明。
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生成简洁的命令行速查文档
create-tldr-page
github/awesome-copilot
451
该工具模拟专业技术文档专家,能够将冗长复杂的官方文档(通过URL访问)自动化地转化为高度精炼、易于操作的'tldr'速查页面。它专注于提取最常见、最实用的命令模式,严格遵循Markdown和tldr格式,从而为用户提供清晰、示例驱动的命令行参考指南。
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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
80
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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现代 MSTest 最佳实践
csharp-mstest
github/awesome-copilot
398
围绕 MSTest 3.x/4.x,介绍项目配置、生命周期管理与断言用法,帮助 .NET 团队书写规范、现代的单元测试。
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NUnit 单元测试最佳实践
csharp-nunit
github/awesome-copilot
170
指导如何构建 NUnit 测试项目、组织标准与数据驱动用例、命名策略、防止耦合,并配合约定的断言与 Mock 方案,确保测试清晰、独立、可重复。
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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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XUnit 单元测试最佳实践
csharp-xunit
github/awesome-copilot
156
介绍 XUnit 单元测试的项目设置、标准与数据驱动方案、断言、模拟和测试组织方法,帮助在 .NET 中构建清晰可靠的测试代码。
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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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