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为AI代码代理生成项目文档

create-agentsmd

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”，旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令，包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足，专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息，最大化AI开发效率。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

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

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。

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。

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。

生成TypeSpec Copilot智能体定义

typespec-create-agent

github/awesome-copilot

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。

TypeSpec Copilot API 插件生成

typespec-create-api-plugin

github/awesome-copilot

为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec API 插件，包含 REST 操作、认证方式、确认弹窗和自适应卡片，确保 Copilot 能安全调用外部服务。

犯罪事件角色链追踪

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EverMind-AI/EverOS

当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。

学术论文结构信息识别

thesis-document-structure

EverMind-AI/EverOS

本技能旨在指导用户优化关于学术论文（学位论文）的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时，必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要，从而精确地找到论文内部特定的关键信息，显著提高检索的准确性和相关性。

与智能体进行沟通协作

chat-with-agent

agentscope-ai/QwenPaw

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。

犯罪案件类型识别与搜索

crime-case-identify

EverMind-AI/EverOS

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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