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MemOS 本地记忆指南
memos-memory-guide
MemTensor/MemOS
190
介绍如何使用 MemOS 本地记忆工具,检索历史对话、访问团队共享、选择合适的内存 API,并在自动回忆不足时主动发起搜索。
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多维度代码审查与质量
code-review-and-quality
addyosmani/agent-skills
208
在合并前进行多维度审查,涵盖正确性、可读性、架构、安全与性能,同时控制变更规模并强化描述性提交,保持提交历史清晰。
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规范化提交信息生成器
caveman-commit
JuliusBrussee/caveman
420
该工具是一个专业的提交信息生成器,严格遵循 Conventional Commits 规范。它能自动从代码差异(diff)中提取核心意图,生成简洁、精确、结构化的提交信息。这确保了项目的提交历史记录清晰、可追溯,极大地提升了团队协作和版本控制的专业性,消除了不必要的冗余描述。
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生成规范化提交信息
conventional-commit
github/awesome-copilot
308
该工作流指导开发者使用规范的Conventional Commits规范生成标准化、描述性的提交信息。它提供结构化的XML模板(包含类型、范围、描述、主体和页脚),并深度集成到Git工作流中,确保项目提交历史清晰、可追溯,便于自动化工具解析,适用于大型协作项目。
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Copilot使用量指标统计
copilot-usage-metrics
github/awesome-copilot
97
该技能用于获取并展示GitHub Copilot在整个组织或企业环境下的详细使用指标。用户可以分析Copilot的采用率、总建议数、接受率和聊天交互次数,支持按组织/企业级别或单个用户级别进行细分,并可查询特定历史日期的数据。
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斯莱克工作区自动化工具
slack-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
464
该工具包提供全面的Slack工作空间自动化功能。用户可以自动化消息发送、搜索历史记录、管理频道与用户列表,并处理回复及表情符号反应。适用于将Slack集成到日常业务流程和工作流中。
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语义化Git提交自动生成
git-commit
github/awesome-copilot
317
该工具根据约定式提交规范(Conventional Commits)智能执行Git提交。它能够分析代码差异(diff),自动判断变更的类型(如feat, fix, docs)和作用范围,并生成结构化、语义化的提交信息。使用它能确保项目版本历史记录清晰、专业,符合最佳开发实践。
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元数据和日志推送到Monte Carlo
monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产(包括元数据、数据血缘和查询日志),并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景,例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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仓库叙事洞察
repo-story-time
github/awesome-copilot
347
将仓库结构与提交历史提炼成架构分析与叙事故事两份 Markdown,帮助团队追溯系统目的、数据流与人员演进。
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Rube MCP驱动的X/Twitter自动化
twitter-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
65
这是一个全面的工具集,用于通过Rube MCP自动化处理Twitter/X平台上的几乎所有交互任务。功能包括发布、管理和删除帖子;执行高级搜索(包括全历史存档);根据ID或用户名查找用户资料;管理书签和列表;以及互动(点赞/取关)。适用于需要将社交媒体管理集成到自动化工作流中的场景。
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中文 Git 提交规范指南
chinese-commit-conventions
jnMetaCode/superpowers-zh
371
本指南为中文开发团队提供了基于 Conventional Commits 标准的完整提交规范。内容涵盖了从提交信息模板、撰写规则到自动生成版本发布信息的全部流程。它详细介绍了如何配置和使用 commitlint、conventional-changelog 等工具,旨在确保项目版本历史记录的清晰、一致和高度可追溯。
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复杂足球问答约束分解
football-constraint-decompose
EverMind-AI/EverOS
295
本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题,尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件,而是应根据约束的唯一性(如:特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围)进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法,可以逐步缩小范围,从而提高信息检索的准确性和效率。
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