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构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

github/awesome-copilot

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

github/awesome-copilot

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

github/awesome-copilot

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

sickn33/antigravity-awesome-skills

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

github/awesome-copilot

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

github/awesome-copilot

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。

凤凰AI追踪指南

phoenix-tracing

github/awesome-copilot

为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南，涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署，助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。

研究知识库：持久化知识管理

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个持久化的、基于图谱的研究知识库。它能跨越整个科研生命周期，结构化地累积和关联知识，包括研究论文、实验结果、核心想法和可验证的论点。它通过知识网络不断迭代，确保每一次输入都能增强知识的深度，而非仅仅停留在一次性查询记录。

个性化状态总结

github/awesome-copilot

Roundup 会从配置的 GitHub、日历、邮箱和聊天等来源采集信息，按受众和时间段撰写符合沟通风格的状态更新草稿。

多智能体协作与流程管理

multi-agent-collaboration

agentscope-ai/QwenPaw

该技能用于协调和管理多个专业AI智能体之间的协作流程。它支持列出可用智能体、发起实时的两方对话、提交复杂的后台任务（如数据分析或报告生成），并通过Session ID维持对话上下文。适用于任务需要多方专家知识或复杂流程协作的场景。

代码会话使用分析报告

anthropics/claude-plugins-official

该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。

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