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OpenViking 上下文搜索
ov-search-context
volcengine/OpenViking
482
通过 OpenViking CLI,在记忆、技能与资源中执行语义或文本检索,跨目录发现以前保存的上下文,帮助智能体快速引用已有的知识与文档。
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项目总监模式:任务规划与团队管理
p9
tanweai/pua
344
模拟P9高级技术总监的角色。它不负责编写代码,而是专注于项目战略规划、任务拆解和流程管理。用户只需激活该模式,它就能生成结构化的任务提示(Task Prompts),并协调多个专业智能体(P8团队)协同工作,适用于复杂的、需要多方协作的大型项目。
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AI智能体供应链完整性审计
agent-supply-chain
github/awesome-copilot
292
本技能旨在为AI智能体插件、工具和依赖项提供完整的供应链完整性验证机制。它通过生成确定性的SHA-256哈希清单(INTEGRITY.json),使用户能够精确检测任何未经授权的修改、追踪组件来源,并确保部署的资产与原始版本完全一致。适用于CI/CD流程和代码审查,以保护整个智能体生态系统的安全性。
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创建结构化实施计划
create-implementation-plan
github/awesome-copilot
123
本技能用于生成高度结构化、确定性的软件实现计划。适用于复杂的功能开发、代码重构、系统架构设计或流程升级。它确保计划内容是原子化、可执行的,为AI智能体或开发团队提供无歧义的执行蓝图,极大地提高了开发过程的流程化和可追溯性。
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构建与部署自动化流程
flowstudio-power-automate-build
github/awesome-copilot
337
本技能提供了一套完整的指南和工具集,用于通过 FlowStudio MCP 服务器程序化地构建、搭建和部署 Power Automate 自动化云流程。它指导智能体完成整个工作流,包括检查现有流程、解析连接引用、定义动作和最终部署/测试,无需手动打开门户界面。
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通用多语言单元测试生成器
polyglot-test-agent
github/awesome-copilot
368
这是一个先进的AI驱动型智能体,能够为几乎所有编程语言(如Python、C#、Java、Go等)生成全面且可用的单元测试。它采用多智能体管道流程(研究→规划→实现→构建→测试→修复→格式化),确保生成的测试不仅遵循项目规范,还能成功编译、通过测试,并有效提升代码覆盖率。
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智能体评估与迭代优化模式
agentic-eval
github/awesome-copilot
305
本技能提供了一套完整的AI智能体(Agent)评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程,用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环,实现持续的输出改进(生成→评估→批判→优化)。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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Power Automate流工作站连接器
flowstudio-power-automate-mcp
github/awesome-copilot
125
这是连接AI智能体与Power Automate平台的基础层级。它负责提供安全的身份验证、可靠的工具发现机制,以及处理复杂的API响应。本技能是其他专业工作流技能(如构建、调试、监控等)运行所依赖的底层“管道”,是实现自动化流程的核心。
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AI产品落地销售策略
gtm-ai-gtm
github/awesome-copilot
216
为AI产品制定上市策略,解决“谁负责故障”类担忧,选择协作方式并针对成本波动定价,帮助在企业中推动自主智能体的采购与落地。
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智能体技能构建模板
make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体(Agent)专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据(包括名称和描述的最佳实践),并规范技能主体的内容编写,确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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微软智能体框架开发指南
microsoft-agent-framework
github/awesome-copilot
413
本指南用于开发、重构和维护基于微软智能体框架(Agent Framework)的应用程序。它为 .NET 和 Python 提供了统一的最佳实践指导,是语义内核(Semantic Kernel)和 AutoGen 的现代化替代方案。核心内容包括异步编程模式、错误处理、以及复杂的智能体与工作流程编排,确保开发符合最新的官方最佳实践。
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