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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
494
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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智能体技能构建模板
make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体(Agent)专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据(包括名称和描述的最佳实践),并规范技能主体的内容编写,确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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构建M365 Copilot声明式代理
mcp-create-declarative-agent
github/awesome-copilot
93
本指南为开发者提供了一个完整的框架,用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具,处理复杂的认证(OAuth 2.0/SSO),从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。
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LLM轨迹与故障调试命令行工具
phoenix-cli
github/awesome-copilot
105
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具,用于调试复杂的LLM和智能体(Agent)工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹(traces)、跨度(spans)和会话(sessions),并通过开放式和轴心编码等方法,帮助用户系统地分析错误,构建失败分类体系,从而指导应用评估。
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凤凰评估工具包
phoenix-evals
github/awesome-copilot
289
Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器,先用确定性代码,再参考 LLM,支持 Python 与 TypeScript 工作流,通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。
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TypeScript 模型上下文协议服务器生成
typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
165
本指南详细介绍了如何使用TypeScript和MCP v2 SDK生成一个完整的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了Node.js项目搭建、选择传输层(HTTP或stdio)、实现复杂、经过Schema验证的工具和资源,适用于构建类型安全、功能强大的AI后端服务。
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生成TypeSpec Copilot智能体定义
typespec-create-agent
github/awesome-copilot
287
本工具用于为Microsoft 365 Copilot生成一套完整的、结构化的TypeSpec声明式智能体定义。它系统地构建了包括详细角色指令、对话示例和所需能力列表(如WebSearch、OneDrive、Teams、代码执行器)等关键组件,确保智能体具备完整的可用性和部署性。
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电影搜索最具区分度的线索
movie-distinctive-clue
EverMind-AI/EverOS
292
本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节(如精确的评级、奖项或引用)时,应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。
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博客个人细节搜索
blog-personal-detail
EverMind-AI/EverOS
247
本技能旨在提高搜索的精确度。当搜索目标是个人博客或文章时,应避免使用宽泛的主题词,而是从作者的日常习惯、独特经历等细节中提取关键词,构建更具指向性的精确搜索短语。
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犯罪案件类型识别与搜索
crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
221
该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型(如谋杀、盗窃、纵火、事故),并结合该领域特有的关键词和关键约束(如金额、时间、地点),从而构建出高精确度的搜索查询,极大提升信息检索效率。
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苏格拉底AI导师伴侣
00-tutor-persona
24kchengYe/human-skill-tree
153
该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师,模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问,引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度,并提供情绪化的反馈,确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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