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.NET/C# 最佳实践指南

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本指南旨在确保开发者编写的 .NET/C# 代码达到行业最高标准。它详细涵盖了从SOLID原则、依赖注入、设计模式（如Command Handler），到现代功能（如Async/Await、AI集成）和安全性能的最佳实践，帮助构建结构清晰、可维护、高性能的软件系统。

EF Core最佳实践指南

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本指南详细介绍了使用 Entity Framework Core（EF Core）的最佳实践。它涵盖了数据上下文设计、实体建模、性能优化（如查询投影、异步操作）、安全编码、数据库迁移和单元测试等多个关键方面，旨在帮助开发者构建出健壮、高效、可维护的数据访问层。

Java MCP服务器项目生成器

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这是一个用于生成基于Java的Model Context Protocol (MCP)服务器项目的工具。它提供完整的、生产级的项目结构和代码模板，涵盖配置、工具定义、资源处理和提示词逻辑。生成器支持Maven和Gradle两种构建系统，确保生成的后端服务结构完善、可扩展，并支持响应式流和Spring Boot集成，帮助开发者快速搭建高性能服务。

Mailchimp邮件营销自动化

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本工具集提供全面的Mailchimp邮件营销自动化能力。它支持用户通过流程化操作创建、设置内容和发送邮件活动；管理完整的受众群体和订阅者列表；执行订阅者生命周期操作（添加、更新、细分）；并分析活动性能指标。适用于需要高度流程化和结构化API访问的市场营销自动化场景。

Salesforce Apex 代码质量指南

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本指南提供了一套全面的Apex代码开发最佳实践和质量检查清单。它涵盖了从性能优化（防止循环中的SOQL/DML）、安全控制（CRUD/FLS，防止注入）、到架构设计（共享模型，触发器设计）的各个方面。通过严格遵循这些规范，可以确保开发的Apex代码既健壮又安全，具备工业级水准。

Arize实验评估与管理

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本技能提供了一套完整的Arize实验管理工具，用于AI模型性能的评估、比较和分析。用户可以使用它来创建、列出、获取和导出实验结果，支持进行模型基准测试和A/B测试，确保模型在特定数据集上的准确性。

Arize LLM评估与监控

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本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器（包括提示词模板、分类选项和模型），并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分，并实现持续监控，确保LLM性能的完整追溯。

Azure资源健康诊断与修复

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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。

浏览器自动化与开发者工具调试

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这是一个用于控制和检查实时Chrome浏览器的专业技能。它可以实现完整的网页自动化操作（如点击、填写表单），进行深度调试（分析控制台和网络请求），并进行详细的性能分析和性能追踪，是进行QA测试和前端开发的强大工具。

云设计模式指南

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涵盖 42 个独立于平台的云设计模式，辅助架构师在设计、评审或实施分布式系统时提升可靠性、性能、消息、部署与安全的综合能力。

Fabric Lakehouse 指南

fabric-lakehouse

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介绍 Fabric Lakehouse 的存储架构、表与文件组织、安全权限、快捷方式及性能优化等内容，帮助你构建、设计和调优 Microsoft Fabric 的 Lakehouse 解决方案。

AI 模型推荐助手

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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。

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