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使用Playwright自动化表单填写
playwright-automation-fill-in-form
github/awesome-copilot
307
本技能指导如何利用Playwright MCP自动化填写在线表单。它涵盖了文本输入、日期选择、时间设置和文件上传等多种复杂的表单交互场景。该过程适用于模拟用户数据录入流程,特别适合进行表单交互的自动化测试和数据预填充,确保数据准确性,并能在不提交表单的情况下进行结果审查。
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Playwright网页浏览器自动化工具
playwright-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
411
这是一个通用的端到端(E2E)浏览器自动化测试技能,基于Playwright框架。它可以帮助用户编写和执行复杂的测试场景,包括用户登录流程、表单提交验证、响应式视图测试(如桌面和移动端)以及链接有效性检查。该技能支持自动检测本地开发服务器,并在临时目录中安全运行测试脚本。
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生成产品需求文档
prd
github/awesome-copilot
237
本工具提供生成生产级产品需求文档(PRD)的完整流程。它帮助用户将抽象的业务想法转化为清晰、可执行的软件系统或AI功能的技术蓝图。内容涵盖了用户故事、核心指标(KPIs)、技术架构、风险分析和开发路线图,确保需求具备高度的结构化和可衡量性。
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React遗留Context API迁移指南
react18-legacy-context
github/awesome-copilot
155
本指南详细介绍了将React旧版上下文API(如contextTypes, childContextTypes)迁移到现代createContext API的完整流程。由于Context迁移必须是跨文件操作,本技能强调了从Provider到所有Consumer组件的全局协调步骤,帮助开发者避免常见的运行时错误,确保整个应用代码库的平稳升级。
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React 字符串引用迁移指南
react18-string-refs
github/awesome-copilot
191
本技能提供了一份详尽的指南,用于帮助开发者将React中已废弃的字符串引用(String Refs)迁移到推荐的`React.createRef()`模式。随着React 19的发布,字符串引用已被移除。本指南详细覆盖了所有类型的引用迁移场景,包括单元素引用、列表引用和回调引用,确保代码能够兼容React 18及更高版本。
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Ruff循环代码质量修复
ruff-recursive-fix
github/awesome-copilot
251
这是一个高级技能,用于自动化Python代码质量的检查和修复。它采用了受控的迭代工作流,支持安全和不安全的自动修复,并每次修复后进行代码格式化和差异审查。该过程会递归重复执行,直到所有发现的问题都被解决或需要用户做出明确决策,确保代码达到高一致性和高质量标准。
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Salesforce Flow设计与最佳实践
salesforce-flow-design
github/awesome-copilot
214
本技能提供了一份全面的指南,用于设计、审查和部署Salesforce Flow。内容涵盖了流程类型的选择(如屏幕流、保存后流)、确保批量操作安全(避免循环内的数据库操作)、建立稳健的故障处理路径,以及执行自动化密度检查,旨在帮助用户构建健壮、可扩展的自动化业务流程。
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AI驱动的网页应用测试
scoutqa-test
github/awesome-copilot
204
利用AI驱动的探索性测试,对网页应用进行全面的功能审计和验证。该技能可模拟用户行为,检测复杂的缺陷、验证关键流程(如登录或支付),并检查可访问性,确保代码质量。
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GitHub密钥扫描与保护配置指南
secret-scanning
github/awesome-copilot
332
本指南详细介绍了GitHub密钥扫描功能的配置和管理流程。内容涵盖启用密钥保护、设置推送保护(防止密钥泄露到仓库)、定义自定义正则表达式模式,以及提供解决推送被阻止的详细工作流。这是确保代码仓库安全、遵守安全标准的必备知识。
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语义内核开发指南
semantic-kernel
github/awesome-copilot
463
本技能为使用Semantic Kernel框架构建和优化应用程序、插件和函数调用流提供全面指南。支持.NET和Python等多种语言环境。重点强调遵循最新的官方文档和最佳实践(如异步模式、强类型),帮助用户完成多生态系统开发。
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AI编程代理技能编写指南
skill-authoring
rohitg00/skillkit
94
本指南详细介绍了为AI编程代理编写高质量的SKILL.md文件的方法论。它涵盖了从文件结构(前置元数据、触发词)到内容撰写(核心原则、步骤流程、验证清单)的最佳实践,确保编写出的技能文档具有高度的可操作性和一致性,从而指导AI代理执行复杂任务。
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Arize追踪与可观测性配置
arize-instrumentation
github/awesome-copilot
331
本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中,特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程:首先进行代码库分析(只读),了解所有依赖和架构;随后进行仪器化实现。它支持多语言环境,深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商,旨在提供完整的系统可观测性,且不会修改核心业务逻辑。
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