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设计先行系统架构规划
design-first
rohitg00/skillkit
150
本方法论指导用户在编码前进行系统设计,适用于复杂功能或需要重大架构调整的场景。它帮助用户结构化地产出技术设计文档,涵盖系统架构、数据模型、API接口定义、多方案取舍分析和详细实施计划,确保项目从源头具备高度的鲁棒性和清晰性。
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PDF命令行处理工具
pdftk-server
github/awesome-copilot
128
PDFtk Server是一款强大的命令行工具,用于对PDF文档进行全面的操作和处理。它支持合并、拆分、旋转、加密、解密、填写表单、添加水印、提取元数据以及修复损坏文件等功能。它非常适合用于自动化脚本、批量文件处理,实现从命令行对PDF的深度控制。
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LLM追踪导出与行为分析
arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具,用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度(Spans)。它帮助用户理解大型语言模型(LLM)应用的完整执行流程,用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据,进行深度行为分析。
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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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生成Oracle到PostgreSQL迁移主计划
creating-oracle-to-postgres-master-migration-plan
github/awesome-copilot
404
本技能用于分析整个.NET解决方案,为从Oracle到PostgreSQL的大规模数据库迁移制定系统化的主计划。它能扫描项目代码、配置文件和依赖项,识别所有Oracle的交互点,并将每个项目分类(如:需要迁移、已迁移、跳过等)。最终输出结构化的迁移蓝图,帮助开发团队高效管理复杂的数据库升级过程。
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TUnit单元测试最佳实践
csharp-tunit
github/awesome-copilot
329
本文档详细介绍了使用TUnit框架进行高效单元测试的最佳实践。内容涵盖了项目配置、遵循AAA模式的测试结构、数据驱动测试(Data-Driven Tests)的实现,以及使用强大的流畅断言(Fluent Assertions)进行验证。同时指导用户如何利用生命周期钩子(Hooks)和处理高级测试场景,是进行.NET单元测试的权威指南。
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Dataverse Python 高级模式
dataverse-python-advanced-patterns
github/awesome-copilot
188
为 Dataverse Python SDK 生成生产级代码,展示高级错误处理与重试、批量操作、OData 查询优化、表元数据管理、配置与超时、缓存清理、大文件上传以及 Pandas 集成等能力。
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LLM应用评估驱动开发
eval-driven-dev
github/awesome-copilot
418
本技能指导用户为基于大型语言模型(LLM)的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程,确保LLM应用的质量和鲁棒性,适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。
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ImageMagick 图像处理
image-manipulation-image-magick
github/awesome-copilot
130
使用 ImageMagick 在多平台上处理图像,可获取元数据、转换格式、调整尺寸、生成缩略图并批量操作,适合壁纸和大量照片处理场景。
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并行根因分析协作调查
parallel-investigation
rohitg00/skillkit
476
这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程(如数据库、应用代码、基础设施),并管理同步点,通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。
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实时SEO数据与关键词分析器
seo-dataforseo
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本工具提供来自DataForSEO平台的实时、全面的SEO数据分析服务。它支持用户获取Google、YouTube的实时搜索结果(SERP),进行深度关键词研究(包括搜索量、难度、搜索意图),分析反向链接、监控竞争对手网站,并进行网页现场优化检查。特别适用于需要跟踪AI可见性和大型语言模型(LLM)提及等前沿数据的数字营销和内容创作场景。
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程序化SEO规划与审计
seo-programmatic
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于规划和审计从结构化数据源(如CSV、JSON、API)大规模生成的内容。它提供了一套完整的程序化SEO框架,指导用户设计内容模板、URL结构和内部链接模型。核心功能包括进行数据质量评估、设置内容唯一性门槛,以防止内容稀疏、避免搜索引擎惩罚,确保大规模内容的高价值和可读性。
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