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导入知识资源与持久记忆
ov-add-data
volcengine/OpenViking
263
本技能用于将外部资源和对话上下文持久化存储到OpenViking的上下文数据库中。它支持通过'add-resource'导入各种资源(如本地文件、URL、仓库、目录),并使用'add-memory'功能存储复杂的、多轮次的对话交互记录。适用于构建知识库、项目文档归档,或确保对话洞察在会话间持续保持。
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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
493
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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凤凰评估工具包
phoenix-evals
github/awesome-copilot
169
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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研究知识持久化网络
research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
320
这是一个用于构建和管理复杂科研知识的持久化工具。它能结构化地汇集论文、实验、想法、和科学主张,并通过预定义的关联关系(如支持、矛盾、延伸)构建完整的知识图谱。适用于需要跟踪项目知识演进、绘制研究空白图谱的科研工作者。
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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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与智能体进行沟通协作
chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交,是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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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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