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仓库贡献规范
make-repo-contribution
github/awesome-copilot
64
明确了仓库贡献流程的底线要求,强调在开 issue、建分支、提交 commit 或 PR 前需查找贡献文档,遵循分支命名、提交信息、模板、测试/构建等规范,并避免执行被禁止的操作。
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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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n8n JavaScript 编程指南
n8n-code-javascript
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
指导在 n8n Code 节点中编写 JavaScript、选择执行模式、使用 $input/$node 访问数据、处理 Webhook 负载并保持 [{json:…}] 返回结构,助你构建自动化流程。
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n8n自动化工作流架构模式
n8n-workflow-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
本文档提供了一套用于构建复杂、可靠、可扩展的n8n工作流的架构模式。内容涵盖Webhook处理、HTTP API集成、数据库同步、AI代理工作流和定时任务等核心模式。帮助用户根据实际需求选择合适的架构,实现高效的自动化流程设计。
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凤凰评估工具包
phoenix-evals
github/awesome-copilot
165
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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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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Todoist任务自动化管理
todoist-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本工具提供了一套全面的Todoist自动化管理解决方案。用户可以程序化地管理完整的任务生命周期,包括创建、更新、完成和删除任务。此外,它还支持通过管理项目和任务节来构建结构化的组织体系,适用于将待办事项管理流程集成到自动化工作流或业务系统中的场景。
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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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Webflow站点与内容自动化
webflow-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
133
该工具包自动化了Webflow的多个核心功能,包括CMS集合内容的创建、更新、网站发布、页面管理和资产上传。通过Rube MCP连接,它允许开发人员程序化地操作Webflow后台,特别适用于构建自动化内容发布流程和系统集成。
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Windows 应用开发命令行工具
winapp-cli
github/awesome-copilot
109
这是一个用于管理Windows应用全生命周期的综合命令行工具。它可以处理项目的初始化、构建、打包为MSIX、代码签名、调试和通过UI自动化进行测试。支持.NET、C++、Electron、Rust等多种主流框架,极大地简化了应用的开发和发布流程。
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KubeSphere持续集成/部署管理
kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
249
本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署(CI/CD)流程。它利用Kubernetes自定义资源(CRs)来定义、触发和监控复杂的构建工作流,实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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结果宣称前必须验证
verification-before-completion
jnMetaCode/superpowers-zh
284
该技能阐述了工作流程中的核心原则:任何关于工作完成、测试通过或状态满意的声明,都必须以可验证的证据为支撑。它要求在提交或标记任务完成前,必须运行完整的验证命令(如测试、Linting、构建),并以证据支持结论,杜绝“应该”、“似乎”等主观臆断。
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