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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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移动端UI页面骨架搭建
ui-page
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
本技能用于搭建完整的移动优先UI页面骨架,遵循既定的设计系统和组件模式,确保新页面的结构、布局和导航与现有应用保持高度一致性。无论是在构建新的产品流程还是只是添加页面,都能提供一个专业、结构严谨且可扩展的起点。
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可重用界面组件模式生成
ui-pattern
sickn33/antigravity-awesome-skills
453
本技能旨在帮助开发者根据现有设计系统(如StyleSeed的原子组件)生成结构化、可复用的UI布局模式。适用于构建需要跨多个页面保持设计一致性和重复使用性的组件,例如卡片列表、数据表、表单区域等。它指导如何从最小的构建块开始,确保组件的动态性和可扩展性,避免重复编写页面特定的标记代码。
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VS Code扩展命令贡献指南
vscode-ext-commands
github/awesome-copilot
64
本技能提供了在VS Code扩展中贡献和管理命令的全面指南。它涵盖了关键的最佳实践,包括命名约定、控制可见性(例如命令面板与侧边栏)和命令结构化。当您需要添加、更新或了解扩展命令的架构要求时使用。
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VS Code扩展本地化指南
vscode-ext-localization
github/awesome-copilot
394
本指南提供了完整的VS Code扩展本地化流程和最佳实践指导。它详细介绍了如何本地化扩展的所有组成部分,包括配置项(如设置、命令)、用户界面字符串资源以及引导式向导内容,确保您的扩展能够适配多语言环境。
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KubeSphere可观测性OpenSearch扩展
opensearch
kubesphere/kubesphere
428
OpenSearch是集成在KubeSphere可观测性平台中的分布式搜索和分析引擎。它用于存储、搜索和分析各种可观测性数据,包括应用日志、系统事件、审计记录和通知历史。本指南详细介绍了OpenSearch的安装、配置和操作最佳实践,帮助用户管理KubeSphere中的OpenSearch集群。
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前端集成与扩展操作
frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
55
本技能指南使用kubectl操作前端集成(FI)资源和前端扩展(frontend-forge)的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出,以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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KubeSphere扩展组件管理
kubesphere-extension-management
kubesphere/kubesphere
154
本技能详细指导用户掌握KubeSphere扩展组件的完整生命周期管理。涵盖了扩展的发现、版本校验、依赖管理,并通过InstallPlan机制执行精确的安装、升级或卸载操作。适用于复杂的Kubernetes集群组件运维。
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WizTelemetry可观测性平台服务
whizard-telemetry
kubesphere/kubesphere
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WizTelemetry平台服务是KubeSphere可观测性平台的通用后端服务。它为日志、审计、事件、追踪和通知等所有可观测性扩展提供统一的API服务器。用于在Kubernetes环境中实现全局监控和集中化的平台管理,是核心基础设施组件。
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KubeSphere日志收集与管理
whizard-logging
kubesphere/kubesphere
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WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件,用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志(stdout/stderr)和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构,并提供配置指南,实现高效的日志管理和查询。
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Dask:分布式并行计算框架
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Dask是一个强大的Python库,用于实现并行和分布式计算。它允许用户将现有的Pandas和NumPy工作流扩展到超出可用内存的规模,从而高效处理高达TB级别的超大数据集。它提供了专门的API(DataFrame、Array、Bag),用于处理结构化、科学和非结构化数据,支持单机或集群部署。
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生物信息学流程构建与部署
latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架,专用于构建、部署和管理大规模、可扩展的生物信息学工作流。它支持将复杂的分析流程(如RNA-seq、AlphaFold等)作为无服务器管道运行,并集成了云数据管理和精细化的资源配置(GPU、CPU)。特别适合需要复现性、高可靠性的生物数据分析项目。
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