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搜索 构建器 ，共找到 453 条记录
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PHP MCP服务器项目生成器

php-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
152
这是一个专业的PHP项目生成器，用于创建符合模型上下文协议（MCP）的完整服务器项目。它自动搭建了包括工具、资源、提示词和测试用例的生产级代码结构，使用官方PHP SDK，帮助开发者快速构建AI驱动的后端服务。
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Power Apps代码应用脚手架

power-apps-code-app-scaffold
github/awesome-copilot
100
这是一个完整的Power Apps代码应用项目脚手架，基于Vite、React和TypeScript构建。它指导开发者使用PAC CLI初始化项目，配置SDK集成，并遵循最佳实践，实现与1500多个Power Platform连接器（如Office 365、SharePoint等）的连接。适用于构建复杂的代码优先企业级应用。
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专业AI提示词构建器

prompt-builder
github/awesome-copilot
429
该工具扮演专业提示词工程师的角色，通过系统化的提问流程，引导用户构建高质量、结构化的AI提示词（Prompt）。它覆盖了从定义角色、明确任务目标、管理上下文变量到集成工具和规范输出格式的全过程，旨在为高级AI工具提供全面且可执行的蓝图。
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需求到仓库构建器

spec-to-repo
alirezarezvani/claude-skills
146
将自然语言项目说明转为可运行的起始仓库，涵盖解析需求、规划架构、生成真实代码及 CI/环境配置，支持多种技术栈。
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Swift MCP 服务器生成器

swift-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
354
使用官方 MCP Swift SDK 与 ServiceLifecycle 构建生产级 Swift MCP 服务器项目，配备日志、工具/资源/提示处理器和测试框架，按照标准结构快速启动 Model Context Protocol 服务。
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电报自动化操作指南

telegram-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
269
本技能提供通过Rube MCP实现的电报平台全面自动化功能。用户可以程序化地管理电报的各个方面，包括发送文本、图片和文件；获取详细聊天信息、管理成员、编辑和删除消息，以及设置机器人命令。适用于构建复杂、高效的自动化机器人和工作流集成。
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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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TypeScript 模型上下文协议服务器生成

typescript-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
159
这是一个用于使用TypeScript和Node.js构建模型上下文协议（MCP）服务器的综合脚手架生成器。它提供了一个完整、生产级的项目模板，涵盖了正确的项目结构、依赖管理（如@modelcontextprotocol/sdk, zod），并包含了工具和资源の実装。支持HTTP和stdio两种传输机制，确保代码具备类型安全、强大的错误处理和最佳实践。
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生成TypeSpec Copilot智能体定义

typespec-create-agent
github/awesome-copilot
287
本工具用于为Microsoft 365 Copilot生成一套完整的、结构化的TypeSpec声明式智能体定义。它系统地构建了包括详细角色指令、对话示例和所需能力列表（如WebSearch、OneDrive、Teams、代码执行器）等关键组件，确保智能体具备完整的可用性和部署性。
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Vercel平台自动化部署与管理

vercel-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
这是一个全面的自动化工具集，用于管理整个Vercel部署生命周期及相关基础设施。用户能够通过它来自动化监控、触发和管理项目部署，配置自定义域名和DNS记录，管理多环境的变量，并全面掌握项目和团队设置，是构建健壮CI/CD流水线的核心利器。
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AI与机器学习知识体系教练

02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
192
本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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基因组区间机器学习工具箱

geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
208
Geniml是一个用于在基因组区间数据（BED文件）上进行机器学习分析的Python工具包。它提供了一系列先进的无监督方法，用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据的嵌入表示。核心功能包括Region2Vec、BEDspace、scEmbed等，支持构建共识峰集（Universe），可用于基因组学研究中的聚类和特征提取。
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