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Ruff循环代码质量修复

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这是一个高级技能，用于自动化Python代码质量的检查和修复。它采用了受控的迭代工作流，支持安全和不安全的自动修复，并每次修复后进行代码格式化和差异审查。该过程会递归重复执行，直到所有发现的问题都被解决或需要用户做出明确决策，确保代码达到高一致性和高质量标准。

GitHub密钥扫描与保护配置指南

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本指南详细介绍了GitHub密钥扫描功能的配置和管理流程。内容涵盖启用密钥保护、设置推送保护（防止密钥泄露到仓库）、定义自定义正则表达式模式，以及提供解决推送被阻止的详细工作流。这是确保代码仓库安全、遵守安全标准的必备知识。

提示优化助手

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通过Joyride逐步梳理任务范围、交付物、约束和成功标准，帮助用户优化提示词，并将最终Markdown复制到剪贴板，过程中不会编写代码。

史诗功能PRD指南

breakdown-feature-prd

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指导产品经理从 Epic 或功能需求出发，生成包含目标、角色、用户故事、需求与验收标准的完整 PRD，供工程团队执行。

测试计划蓝图

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以 ISTQB 和 ISO 25010 标准为基础，针对 GitHub 项目中的特性生成全面的测试策略、任务拆解与质量保障计划，覆盖风险评估及 CI/CD 持续验证。

架构决策记录生成器

create-architectural-decision-record

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生成 AI 可读且格式化的架构决策记录，包含标准段落、编码条目、前置元信息及顺序命名，确保文档对机器解析和团队审阅都友好。

AI规范编写指南

create-specification

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为生成式 AI 解决方案制定精准、结构化的规范模板，明确目标、需求、约束、接口与验证标准，便于自动化理解与执行。

NUnit 单元测试最佳实践

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指导如何构建 NUnit 测试项目、组织标准与数据驱动用例、命名策略、防止耦合，并配合约定的断言与 Mock 方案，确保测试清晰、独立、可重复。

XUnit 单元测试最佳实践

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介绍 XUnit 单元测试的项目设置、标准与数据驱动方案、断言、模拟和测试组织方法，帮助在 .NET 中构建清晰可靠的测试代码。

Dataverse生产级Python代码生成

dataverse-python-production-code

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本技能指导如何使用Python开发与Microsoft Dataverse集成的生产级应用。核心在于掌握企业级最佳实践，包括使用DataverseError进行完善的错误处理、实现指数退避的重试机制，以及利用OData标准（如筛选、选择字段）优化API调用，确保代码的健壮性、可维护性和生产可用性。

GA4 数据自动化工具

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通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。

Power BI 报表可视化设计

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提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。

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