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共 895 个技能
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P7骨干：方案驱动执行

p7
tanweai/pua
224
该技能模拟P7高级工程师的专业工作模式，专为在P8管理下执行复杂的、方案驱动的子任务。执行流程严格遵循“方案设计 -> 影响分析 -> 编码实施 -> 自我审查”的步骤。旨在产出结构完整、逻辑严密、可自我验证的工程方案和代码实现。
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Arch Linux系统故障排查

arch-linux-triage
github/awesome-copilot
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这是一个专业的Arch Linux系统诊断和修复助手。它能充当Arch Linux专家，利用pacman、systemd、journalctl等核心工具，为用户提供结构化的故障排除流程。它提供循序渐进的修复步骤、可直接执行的命令，帮助用户解决复杂的发行版升级和系统稳定性问题。
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Azure资源健康诊断与修复

azure-resource-health-diagnose
github/awesome-copilot
402
这是一个高级自动化工作流，用于分析特定Azure资源的运行健康状态。它能采集和分析来自各种Azure服务（如VM、Web Apps、数据库）的原始日志、遥测数据和性能指标。系统执行全面的根因分析，对问题进行等级划分，并生成可操作的、详细的修复计划，极大缩短了故障排除时间。
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Azure资源架构可视化生成器

azure-resource-visualizer
github/awesome-copilot
85
本技能能够深度分析Azure资源组，识别其中的所有资源、配置及其复杂的相互依赖关系。它能绘制出详细的Mermaid架构图，清晰地描绘出网络连接、数据流以及身份认证依赖关系。适用于需要全面、结构化掌握Azure环境拓扑结构和内部工作流程的场景。
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传统电路面包板可视化

legacy-circuit-mockups
github/awesome-copilot
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基于 HTML5 Canvas 绘制复古电子项目的面包板原型图，直观展示 6502、555 定时器等元件布局与连线，便于教学或构建参考。
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多阶段Docker最佳实践

multi-stage-dockerfile
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了创建优化、安全且高效的多阶段Dockerfiles的最佳实践。它指导用户如何将构建环境与最小化的运行环境分离，从而大幅减小镜像体积和攻击面。内容涵盖了层缓存优化、安全加固（非root用户）以及使用最小基础镜像等关键技术。
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KubeSphere DevOps租户操作指南

kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
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本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下，通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作，确保了严格的资源隔离性。
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KubeSphere核心：云原生平台管理

kubesphere-core
kubesphere/kubesphere
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KubeSphere核心组件，作为基于Kubernetes的云原生应用管理操作系统。它提供统一的API聚合层，支持多集群和多租户管理。负责管理核心资源和复杂的API路由，极大简化了云原生应用的部署和运维操作。
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Ginkgo云实验室协议

ginkgo-cloud-lab
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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在Ginkgo Bioworks云实验室（cloud.ginkgo.bio）上选择、配置并提交实验协议，由自动化实验平台执行。涵盖蛋白表达与纯化、HiBiT/A280/LabChip定量、IVT mRNA/circRNA合成、热稳定与成药性检测、Echo-MS方法及SPR靶点建立，并提供定价与订购流程。
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ISO 13485认证文档助手

iso-13485-certification
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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专为医疗器械制造商设计，提供完整的ISO 13485质量管理体系（QMS）文档支持。本助手可帮助用户进行文档差距分析，生成质量手册、制定标准操作程序（SOP）等关键文件，确保产品符合FDA和欧盟等全球医疗器械监管要求，助力顺利通过认证。
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Opentrons 实验协议开发

opentrons-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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面向 Opentrons Flex 与 OT-2 机器人，编写、审查、仿真并排查 Python Protocol API v2 实验协议，涵盖甲板与耗材配置、移液器、模块、运行时参数、液体处理及安全上机部署。
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Qdrant分布式扩展与容量规划

qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展，如何选择最佳的节点数和分片数量，并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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