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Dataverse Python 快速入门
dataverse-python-quickstart
github/awesome-copilot
336
提供与官方示例一致的 Dataverse Python SDK 代码片段,涵盖安装、交互式认证、CRUD、批量操作、分页取回及可选文件上传。
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Debian Linux 问题排查
debian-linux-triage
github/awesome-copilot
255
为Debian Linux提供按步骤排查和解决apt、systemd、dpkg及AppArmor相关问题的流程,强调验证命令与回滚清理操作,帮助快速恢复服务。
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微软声明式代理开发套件
declarative-agents
github/awesome-copilot
306
提供适用于 Microsoft 365 Copilot 的声明式代理开发套件,涵盖基础、企业与校验工作流,支持 TypeSpec 定义、JSON 模式校验与 Agents Toolkit 集成,助力规划、测试、部署与优化代理能力。
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依赖管理与自动化配置
dependabot
github/awesome-copilot
94
本指南详细介绍了GitHub Dependabot的配置与管理。用户可以学习如何自动化处理项目依赖项的更新、安全漏洞检测(CVEs),并为复杂的单体仓库(Monorepo)设置多生态系统分组、定时任务和版本控制策略,确保代码库的安全性和时效性。
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Draw.io 图表生成器
draw-io-diagram-generator
github/awesome-copilot
189
通过 mxGraph XML 与模板、布局规范以及 Draw.io VS Code 插件,生成或编辑 .drawio 系列文件,支持流程图、架构、UML、ER、时序和网络拓扑等图示场景,确保图形可直接打开。
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Power Automate流程调试与根因分析
flowstudio-power-automate-debug
github/awesome-copilot
472
该技能利用FlowStudio MCP服务器,为失败的Power Automate云流程提供高级调试功能。它超越了标准Graph API的顶层状态码限制,直接提供动作级别的输入和输出,帮助用户找到流程失败的真正根源。适用于诊断复杂的表达式错误、连接器认证问题或运行时故障。
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语义化Git提交自动生成
git-commit
github/awesome-copilot
317
该工具根据约定式提交规范(Conventional Commits)智能执行Git提交。它能够分析代码差异(diff),自动判断变更的类型(如feat, fix, docs)和作用范围,并生成结构化、语义化的提交信息。使用它能确保项目版本历史记录清晰、专业,符合最佳开发实践。
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谷歌日历自动化管理
google-calendar-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
337
这是一个轻量级的、独立的Google日历自动化工具,支持通过OAuth认证。它允许用户在本地脚本中编程实现日历事件的增删改查、查找多人空闲时间,以及管理会议邀请(接受、拒绝等)。适用于需要自动化管理Google Workspace日历的场景。
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谷歌表格数据自动化工具
google-sheets-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
288
本工具提供了一个轻量级、独立的Google Sheets集成方案,支持完整的读写权限。用户可以使用Python脚本实现数据自动化处理,功能包括获取指定范围数据、按CSV或JSON格式导出、搜索工作表,以及批量更新、追加或清除单元格内容。适用于自动化数据报告和工作流流程。
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仓库贡献规范
make-repo-contribution
github/awesome-copilot
64
明确了仓库贡献流程的底线要求,强调在开 issue、建分支、提交 commit 或 PR 前需查找贡献文档,遵循分支命名、提交信息、模板、测试/构建等规范,并避免执行被禁止的操作。
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MCP 服务器生成器
mcp-copilot-studio-server-generator
github/awesome-copilot
80
生成一个面向 Copilot Studio 的 Power Platform MCP 连接器服务器,包含 Swagger 定义、元数据、C# 脚本、JSON-RPC 处理、工具与资源输出、符合架构约束的参数和可流式 MCP HTTP 接口,便于部署与验证。
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微软智能体框架开发指南
microsoft-agent-framework
github/awesome-copilot
413
本指南用于开发、重构和维护基于微软智能体框架(Agent Framework)的应用程序。它为 .NET 和 Python 提供了统一的最佳实践指导,是语义内核(Semantic Kernel)和 AutoGen 的现代化替代方案。核心内容包括异步编程模式、错误处理、以及复杂的智能体与工作流程编排,确保开发符合最新的官方最佳实践。
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