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Datadog 自动化工具

datadog-automation

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通过 Rube MCP 的 Composio 套件自动化 Datadog 的指标查询、日志搜索、监控/看板管理以及事件与维护窗口创建，始终以当前工具 schema 为准。

AI输出核查助手

github/awesome-copilot

为 AI 输出提供三层验证流程，抽取可核查陈述、检索支持或反驳来源、识别幻觉模式，并生成带来源链接的结构化审查报告，供人工复核。

提示优化助手

finalize-agent-prompt

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通过借鉴已验证的提示经验，优化提示文件的结构与措辞，在保持原始意图与 Markdown 前置信息的前提下提升表达与可读性。

芬兰语AI文风自然化

finnish-humanizer

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分析芬兰语文本中的26种AI痕迹（12种芬兰语特有、14种通用），并按照 Finnish 写作习惯重写，适用于 humanize 请求与 .md/.txt 编辑场景。

智能体技能构建模板

make-skill-template

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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。

构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

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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。

M365 MCP 代理部署管理

mcp-deploy-manage-agents

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在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理，管理其生命周期、分配、访问控制与合规，保障组织级 Copilot 能力的安全上线。

AI 模型推荐助手

model-recommendation

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分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

Napkin 可视化白板协作

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Napkin 为 Copilot CLI 提供浏览器白板，让律师、产品经理等通过绘图和便签表达想法，Copilot 读取截图与 JSON 内容，回馈分析、建议与后续步骤。

NotebookLM 研究助手

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通过 run.py 封装连接 Google NotebookLM，使用 Gemini 依据文档来源回答问题，涵盖认证、笔记本管理与查询流程的自动化操作。

LLM轨迹与故障调试命令行工具

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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。

凤凰评估工具包

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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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