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Oracle到PostgreSQL集成测试规划
planning-oracle-to-postgres-migration-integration-testing
github/awesome-copilot
372
分析 .NET 项目中与数据库交互的仓储/DAO/服务层,识别需覆盖的 Oracle→PostgreSQL 数据访问路径,按风险排序并输出测试用例、种子数据和差异验证要点,辅助迁移集成测试准备。
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网站探索与自动化测试
playwright-explore-website
github/awesome-copilot
385
本技能利用Playwright MCP执行全面的网站探索测试。其流程包括导航到指定URL、识别和模拟3-5个核心用户流程,详细记录用户交互、关键UI元素定位器和预期结果。最后,系统会提供功能总结并生成一套完整的、可执行的测试用例,确保网站功能覆盖的彻底性。
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PostgreSQL 代码审核助手
postgresql-code-review
github/awesome-copilot
79
审查 PostgreSQL 代码或项目,识别反模式、补齐 JSONB 与数组索引、优化模式设计、定制类型、函数触发器、扩展使用及 RLS 等安全策略的最佳实践。
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PostgreSQL 优化助手
postgresql-optimization
github/awesome-copilot
363
为 PostgreSQL 开发者提供特有功能、高级数据类型与性能调优指导,涵盖 JSONB、数组、窗口函数、全文检索、扩展等用例,帮助优化查询、索引与分析流程。
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Postmark 自动化工具
postmark-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP 的 Composio 工具套件自动化 Postmark 事务性邮件:批量模板发送、模板管理、投递统计、弹回与投诉、服务器设置等操作,并提供所需的工具顺序与注意事项。
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Power Apps代码应用脚手架
power-apps-code-app-scaffold
github/awesome-copilot
100
这是一个完整的Power Apps代码应用项目脚手架,基于Vite、React和TypeScript构建。它指导开发者使用PAC CLI初始化项目,配置SDK集成,并遵循最佳实践,实现与1500多个Power Platform连接器(如Office 365、SharePoint等)的连接。适用于构建复杂的代码优先企业级应用。
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Power平台MCP连接器套件
power-platform-mcp-connector-suite
github/awesome-copilot
224
为 Copilot Studio 生成具备 MCP 支持的 Power Platform 自定义连接器,涵盖模式生成、JSON-RPC 脚本、验证排查、OAuth 强化、文档与 paconn/pac 工具集成,确保认证、资源与安全合规。
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沉浸式前端界面设计与构建
premium-frontend-ui
github/awesome-copilot
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该技能提供了一套专业级的架构指南,用于生成具有艺术感和高交互性的优质Web界面。它指导代码生成超越基础的HTML/CSS,专注于构建完整的沉浸式数字环境。核心内容涵盖了复杂的动效系统(如滚动驱动叙事、微交互)、独特的视觉风格(如玻璃拟态、极简主义)以及严格的性能优化和无障碍设计规范。
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工作流文档蓝图生成器
project-workflow-analysis-blueprint-generator
github/awesome-copilot
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自动检测项目架构、技术栈与数据流,生成涵盖入口、服务层、数据访问、错误处理与测试策略的端到端工作流文档蓝图提示,适用于 .NET/Java/Spring/React/微服务等多种技术。
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专业AI提示词构建器
prompt-builder
github/awesome-copilot
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该工具扮演专业提示词工程师的角色,通过系统化的提问流程,引导用户构建高质量、结构化的AI提示词(Prompt)。它覆盖了从定义角色、明确任务目标、管理上下文变量到集成工具和规范输出格式的全过程,旨在为高级AI工具提供全面且可执行的蓝图。
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GitHub 页面发布器
publish-to-pages
github/awesome-copilot
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自动化地将 PPTX、PDF、HTML 或 Google 幻灯片转换并发布到 GitHub Pages,涵盖文件转化、资源处理、仓库创建及输出 live URL,便于快速分享演示与网页内容。
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Pytest测试覆盖率报告生成
pytest-coverage
github/awesome-copilot
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该工具用于运行Pytest测试套件并生成详细的代码覆盖率报告。它能够精确找出代码中未被测试覆盖的行,指导开发者补充测试用例,从而显著提高代码的质量和可靠性。
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