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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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浏览器自动化与开发者工具调试
chrome-devtools
github/awesome-copilot
111
这是一个用于控制和检查实时Chrome浏览器的专业技能。它可以实现完整的网页自动化操作(如点击、填写表单),进行深度调试(分析控制台和网络请求),并进行详细的性能分析和性能追踪,是进行QA测试和前端开发的强大工具。
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Python代码重构与教程生成
comment-code-generate-a-tutorial
github/awesome-copilot
485
本工具可以将原始的Python脚本升级为一个专业、适合初学者使用的项目。它负责代码重构(遵循PEP 8)、添加详细的教学注释,并生成完整的`README.md`文档。生成的文档包含项目概述、设置指南、用法示例和代码逻辑分析,极大地提升了代码的可读性和可学习性,非常适用于作品集和教学场景。
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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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Dataverse生产级Python代码生成
dataverse-python-production-code
github/awesome-copilot
200
本技能指导如何使用Python开发与Microsoft Dataverse集成的生产级应用。核心在于掌握企业级最佳实践,包括使用DataverseError进行完善的错误处理、实现指数退避的重试机制,以及利用OData标准(如筛选、选择字段)优化API调用,确保代码的健壮性、可维护性和生产可用性。
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LLM应用评估驱动开发
eval-driven-dev
github/awesome-copilot
418
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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