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JUnit 5单元测试最佳实践
java-junit
github/awesome-copilot
467
本指南提供了使用JUnit 5编写健壮和高效单元测试的最佳实践。内容涵盖标准的AAA测试结构、利用参数化的数据驱动测试、最佳断言实践(包括AssertJ)以及使用Mockito等框架进行依赖模拟和隔离。适用于希望提高代码覆盖率和测试可靠性的开发者。
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Jest测试:JS/TS最佳实践指南
javascript-typescript-jest
github/awesome-copilot
82
本指南详细介绍了使用Jest框架进行JavaScript/TypeScript单元测试的最佳实践。内容涵盖了规范的测试文件结构、依赖项模拟(Mocking)策略、异步代码测试、快照测试以及使用React Testing Library测试组件等。它提供了全面的Jest匹配器参考,旨在帮助开发者构建高质量、高可维护性的测试套件。
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从OpenAPI规范生成应用代码
openapi-to-application-code
github/awesome-copilot
428
该工具能够根据OpenAPI(Swagger)规范,自动生成一套完整、生产级别的应用代码骨架。它能深入分析API规范,自动设计出清晰的应用程序架构,生成包括控制器、业务服务层、数据模型和数据访问层等所有核心代码。支持遵循主流框架的最佳实践、分离关注点,并包含相应的单元测试和配置文档,实现开箱即用的开发项目。
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Playwright网页浏览器自动化工具
playwright-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
这是一个通用的端到端(E2E)浏览器自动化测试技能,基于Playwright框架。它可以帮助用户编写和执行复杂的测试场景,包括用户登录流程、表单提交验证、响应式视图测试(如桌面和移动端)以及链接有效性检查。该技能支持自动检测本地开发服务器,并在临时目录中安全运行测试脚本。
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语义内核开发指南
semantic-kernel
github/awesome-copilot
205
本技能为使用Semantic Kernel框架构建和优化应用程序、插件和函数调用流提供全面指南。支持.NET和Python等多种语言环境。重点强调遵循最新的官方文档和最佳实践(如异步模式、强类型),帮助用户完成多生态系统开发。
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开发者生态战略
gtm-developer-ecosystem
github/awesome-copilot
430
提供围绕生态项目、学生培养、文档体系、社区支持与合作伙伴分层的框架,帮助构建与扩展开发者驱动的采用、制定平台型产品的市场策略。
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构建M365 Copilot声明式代理
mcp-create-declarative-agent
github/awesome-copilot
93
本指南为开发者提供了一个完整的框架,用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具,处理复杂的认证(OAuth 2.0/SSO),从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。
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微软智能体框架开发指南
microsoft-agent-framework
github/awesome-copilot
288
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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来源驱动开发
source-driven-development
addyosmani/agent-skills
484
该技能要求识别依赖版本,查找官方文档、实现文档所示的模式、引用来源,并在框架特性有冲突时提示用户,保障框架相关代码一定有权威依据。
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Windows应用开发命令行工具
winapp-cli
github/awesome-copilot
368
这是一个用于管理整个Windows应用开发和部署生命周期的命令行工具。它可以帮助开发者初始化项目、创建签名的MSIX包、管理应用清单文件(AppxManifest.xml)、处理开发证书,并访问核心的Windows SDK构建工具。它支持多框架(如.NET、C++、Electron、Rust等),实现跨平台开发与原生Windows功能深度融合。
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Cirq 量子计算工具
cirq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
192
Cirq 是 Google Quantum AI 的 Python 框架,用于构建、模拟与运行考虑噪声的量子电路,涵盖电路变换、仿真、实验模板和硬件整合流程,适合面向真实量子设备的开发。
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Python实验室机器人自动化框架
pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
248
PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的实验室自动化开发工具包。它提供了一个统一的接口,用于控制各种实验室设备,如液体处理机器人(Hamilton, Opentrons, Tecan)、读板机、泵、摇架和培养箱。适用于构建复杂、多设备、可复现的自动化实验流程,并支持离线仿真。
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