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C# 模型上下文服务器构建
csharp-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
493
本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议(MCP)服务器。内容涵盖了先进架构模式,如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。
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Web游戏引擎开发工具包
game-engine
github/awesome-copilot
245
该技能包提供了一套完整的指南,用于使用HTML5、Canvas和WebGL等现代Web技术,构建复杂的Web游戏和游戏引擎。内容涵盖了从游戏循环、物理碰撞检测到多输入设备(触摸、手柄)支持的完整2D和3D开发流程,适合从零开始开发平台跳跃游戏、射击游戏或复杂的3D模拟。
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n8n工作流架构及管理
n8n-architect
EtienneLescot/n8n-as-code
50
该技能专为n8n工作流的专业工程和管理设计。它涵盖了工作流的完整生命周期,包括创建、编辑、验证、同步(push/pull)和故障排除。本技能严格遵循上下文根目录协议,强制执行同步纪律,并要求使用模式优先的研究方法,适用于高级、复杂的自动化流程开发和系统集成。
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使用Playwright自动化表单填写
playwright-automation-fill-in-form
github/awesome-copilot
307
本技能指导如何利用Playwright MCP自动化填写在线表单。它涵盖了文本输入、日期选择、时间设置和文件上传等多种复杂的表单交互场景。该过程适用于模拟用户数据录入流程,特别适合进行表单交互的自动化测试和数据预填充,确保数据准确性,并能在不提交表单的情况下进行结果审查。
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Playwright网页浏览器自动化工具
playwright-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
411
这是一个通用的端到端(E2E)浏览器自动化测试技能,基于Playwright框架。它可以帮助用户编写和执行复杂的测试场景,包括用户登录流程、表单提交验证、响应式视图测试(如桌面和移动端)以及链接有效性检查。该技能支持自动检测本地开发服务器,并在临时目录中安全运行测试脚本。
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系统根源原因分析
root-cause-analysis
rohitg00/skillkit
308
本技能提供一套系统化、流程化的根源原因分析框架。它指导用户超越表面症状,通过“五问法”、假设驱动测试、日志和代码证据收集等步骤,深入挖掘软件缺陷或系统错误背后的真正成因。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的技术问题。
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AI驱动的网页应用测试
scoutqa-test
github/awesome-copilot
204
利用AI驱动的探索性测试,对网页应用进行全面的功能审计和验证。该技能可模拟用户行为,检测复杂的缺陷、验证关键流程(如登录或支付),并检查可访问性,确保代码质量。
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AI编程代理技能编写指南
skill-authoring
rohitg00/skillkit
94
本指南详细介绍了为AI编程代理编写高质量的SKILL.md文件的方法论。它涵盖了从文件结构(前置元数据、触发词)到内容撰写(核心原则、步骤流程、验证清单)的最佳实践,确保编写出的技能文档具有高度的可操作性和一致性,从而指导AI代理执行复杂任务。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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Rube MCP Asana工作流自动化
asana-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能通过Rube MCP平台,提供全面的Asana自动化管理能力。用户可自动化执行任务创建、项目和章节管理、团队成员查询等复杂操作,实现项目工作流的流程化和自动化,极大提升项目协作效率。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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Arize追踪与可观测性配置
arize-instrumentation
github/awesome-copilot
331
本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中,特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程:首先进行代码库分析(只读),了解所有依赖和架构;随后进行仪器化实现。它支持多语言环境,深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商,旨在提供完整的系统可观测性,且不会修改核心业务逻辑。
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