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识别与修正测试反模式
testing-anti-patterns
rohitg00/skillkit
76
本技能用于系统性地审查测试代码的质量,帮助识别并修正常见的测试反模式。它能够检测出如测试不稳定(flaky)、过度使用Mocking、断言脆弱、测试耦合以及代码过大等问题。通过提供缺陷分析和最佳实践,确保测试的可靠性和可维护性,提升整体代码质量。
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威胁建模分析师
threat-model-analyst
github/awesome-copilot
372
对仓库或系统执行 STRIDE-A 威胁建模,提供架构/DFD图、风险评级与汇报,并支持基于旧报告的增量更新,追踪新增、已解决和仍存在的威胁,附带热图与差异对比。
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成
typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
159
这是一个用于使用TypeScript和Node.js构建模型上下文协议(MCP)服务器的综合脚手架生成器。它提供了一个完整、生产级的项目模板,涵盖了正确的项目结构、依赖管理(如@modelcontextprotocol/sdk, zod),并包含了工具和资源の実装。支持HTTP和stdio两种传输机制,确保代码具备类型安全、强大的错误处理和最佳实践。
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Vue Pinia单元测试最佳实践
unit-test-vue-pinia
github/awesome-copilot
339
本指南详细介绍了针对Vue 3、TypeScript和Pinia状态管理系统的单元测试最佳实践。它指导用户如何使用Vitest和Vue Test Utils进行组件、Composable和Pinia Store的测试,强调采用行为驱动(black-box)的断言方式,保持测试的纯粹性和可维护性。
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更新LLMs导航
update-llms
github/awesome-copilot
155
梳理和更新根目录 llms.txt,令其文档导航、规格说明与实际结构一致,并保持对 LLM 友好的规范格式。
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Vercel平台自动化部署与管理
vercel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
这是一个全面的自动化工具集,用于管理整个Vercel部署生命周期及相关基础设施。用户能够通过它来自动化监控、触发和管理项目部署,配置自定义域名和DNS记录,管理多环境的变量,并全面掌握项目和团队设置,是构建健壮CI/CD流水线的核心利器。
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结构化设计与规格撰写
brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
92
该技能指导用户将模糊的想法或初步需求转化为完整、详细且经过批准的技术规格。它遵循严格的工作流,包括项目上下文探索、提出澄清问题、提供多方权衡方案和撰写设计文档。核心原则是:在任何代码编写或实现行动之前,必须完成所有设计的验证和批准。
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中文Git提交规范与自动化指南
chinese-commit-conventions
jnMetaCode/superpowers-zh
499
本指南基于Conventional Commits规范,为中文团队提供了完整的Git提交规范。它详细指导了如何编写结构化、可追溯的Commit Message,涵盖了提交类型、主题、详细描述和重大变更(BREAKING CHANGE)的标注。使用规范提交能有效实现Changelog的自动化生成,保持项目版本历史的清晰度和专业性。
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管理隔离的 Git 工作树环境
using-git-worktrees
jnMetaCode/superpowers-zh
202
该技能自动化创建和配置隔离的 Git 工作树。它通过遵循严格的目录选择逻辑、执行必须的忽略文件检查,并自动安装依赖和运行基线测试,确保了开发环境的安全性。适用于开始功能开发或在干净、可验证的工作空间中执行实现计划。
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KubeSphere持续集成/部署管理
kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
178
本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署(CI/CD)流程。它利用Kubernetes自定义资源(CRs)来定义、触发和监控复杂的构建工作流,实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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大学学位论文定位技术
thesis-university-anchor
EverMind-AI/EverOS
385
本技能用于精准定位学术学位论文,通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索,例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程,确保在搜索论文前解决所有背景信息,极大地提高了查询的准确性和有效性。
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代码库深度架构文档化
acquire-codebase-knowledge
github/awesome-copilot
189
本技能能够系统性地分析和学习现有代码库的全部知识,自动生成包含技术栈、架构、结构、规范、集成、测试策略和潜在风险等七份详细文档。适用于新成员入职、项目审计或创建完整的、可验证的系统知识库。
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