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Oracle到PostgreSQL迁移风险评估

reviewing-oracle-to-postgres-migration
github/awesome-copilot
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该指南用于系统性地识别和评估将数据库应用从Oracle迁移到PostgreSQL时可能存在的风险。它涵盖了空字符串处理、refcursor、数据类型转换、排序逻辑和时间戳语义等已知行为差异。用户可以在迁移规划阶段预先识别风险，并在迁移完成后使用它来验证集成测试的覆盖范围，确保新环境的兼容性与稳定性。
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AI编程代理技能编写指南

skill-authoring
rohitg00/skillkit
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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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TUnit单元测试最佳实践

csharp-tunit
github/awesome-copilot
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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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MCP 服务器生成器

mcp-copilot-studio-server-generator
github/awesome-copilot
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生成一个面向 Copilot Studio 的 Power Platform MCP 连接器服务器，包含 Swagger 定义、元数据、C# 脚本、JSON-RPC 处理、工具与资源输出、符合架构约束的参数和可流式 MCP HTTP 接口，便于部署与验证。
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dbt数据变更验证工作簿生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更，生成“前”（生产环境）和“后”（开发环境）的对比查询，从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。
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凤凰评估工具包

phoenix-evals
github/awesome-copilot
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Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。
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Oracle到PostgreSQL集成测试规划

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github/awesome-copilot
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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
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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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结构化数据标记生成与校验

seo-schema
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于检测、验证和生成Schema.org标准的结构化数据。它侧重于JSON-LD格式，这对于实现现代SEO最佳实践和获取搜索引擎的富媒体结果至关重要。适用于需要优化内容标记、检查验证错误或为文章、业务、产品生成结构化代码的场景。
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GitHub 赞助者识别

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github/awesome-copilot
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通过 deps.dev 自动解析仓库依赖并关联到 GitHub 项目，获取健康数据并验证赞助链接，帮助你精准发现值得支持的开源维护者。
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根因系统化调试流程

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jnMetaCode/superpowers-zh
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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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地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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