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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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Oracle到PostgreSQL集成测试规划

planning-oracle-to-postgres-migration-integration-testing
github/awesome-copilot
372
分析 .NET 项目中与数据库交互的仓储/DAO/服务层，识别需覆盖的 Oracle→PostgreSQL 数据访问路径，按风险排序并输出测试用例、种子数据和差异验证要点，辅助迁移集成测试准备。
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编排数据库迁移测试项目

scaffolding-oracle-to-postgres-migration-test-project
github/awesome-copilot
294
用于为.NET解决方案创建完整的xUnit集成测试骨架，专门用于验证复杂的数据库迁移（如Oracle到PostgreSQL）。该骨架包含事务回滚基类和测试数据管理工具，可确保测试环境的健壮性，无需预先编写任何测试用例。适用于在编写迁移集成测试前设置测试基础设施。
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Sentry错误监控与自动化管理

sentry-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
这是一个全面的Sentry自动化工具集，用于管理错误跟踪和监控操作。用户可以使用它来程序化地调查问题、配置项目警报规则、管理发布版本和监控组织结构。对于需要深度集成和程序化控制错误数据的DevOps和开发团队至关重要。
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测试模式指南

test-patterns
rohitg00/skillkit
352
通过 AAA、Given-When-Then、数据构建器、对象母体、参数化测试、夹具、间谍和测试替身等成熟模式，帮助设计结构化、可靠、可维护的单元、集成或端到端测试，涵盖命名规范、TDD/BDD 与模拟实践。
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TikTok 自动化工具包

tiktok-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
311
通过 Rube MCP（Composio）工具集，一键上传视频/图片、管理发布内容、查询账号资料与数据，适用于需要自动化 TikTok 内容创作与运维的场景。
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根因系统化调试流程

systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
82
本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是：必须找到问题的根本原因，而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查（数据流追踪、收集证据）、模式分析、科学假设验证，到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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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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AnnData：单细胞注释数据结构

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
176
AnnData是一个专业的Python库，用于处理和分析注释化的矩阵数据，尤其适用于单细胞基因组学和生物信息学领域。它能高效存储实验测量值（X）和多维度的元数据（obs, var等）。本技能支持读取、写入、子集和拼接大型复杂数据集（如.h5ad、.zarr），是进行scRNA-seq分析和集成scverse生态系统的关键工具。
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基因调控网络推断

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
55
Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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Benchling生命科学数据自动化

benchling-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
本技能提供与Benchling云平台的全面集成，通过Python SDK和REST API实现生命科学数据的自动化管理。可程序化地处理注册实体、库存、电子实验记录本和工作流，适用于构建实验室数据管线和系统同步，自动化复杂流程。
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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
437
这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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