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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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Draw.io 图表生成器
draw-io-diagram-generator
github/awesome-copilot
275
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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FlowStudio 流程治理助手
flowstudio-power-automate-governance
github/awesome-copilot
302
借助 FlowStudio MCP 缓存仓库对 Power Automate 流进行标签、分类、合规审查和通知规则管理,识别孤立资源与责任方,写入治理元数据,无需 Dataverse 或 CoE Starter Kit。
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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
177
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
122
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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微软商店开发者命令行
msstore-cli
github/awesome-copilot
94
跨平台的微软商店开发者命令行,可配置 Partner Center 凭据、管理应用和提交、自动化发布流程并与 CI/CD 集成,适用于 Windows、MAUI、Flutter、Electron、React Native 和 PWA 应用。
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查看我负责的拉取请求
my-pull-requests
github/awesome-copilot
299
该工具用于搜索当前仓库,并列出所有分配给用户的拉取请求(PR)。它提供了每个PR的详细信息,包括目的和当前状态。功能强大,不仅会高亮显示是否等待审核、详细说明任何失败的检查并提供修复建议,甚至可以主动提供请求Copilot进行代码审查的服务,是日常项目进度跟踪和代码审查流程管理的首选工具。
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n8n工作流Python代码节点
n8n-code-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
391
本指南详细介绍了如何在n8n工作流中编写和管理Python代码。它涵盖了数据访问模式(如_input.all()、_input.item),支持批处理和单项处理等多种运行模式,帮助用户实现复杂的数据转换和工作流逻辑。同时,也提醒用户注意Python的局限性,并推荐优先使用JavaScript。
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