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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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语义内核开发指南
semantic-kernel
github/awesome-copilot
463
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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产品驱动增长策略框架
gtm-product-led-growth
github/awesome-copilot
93
本框架提供了一套全面的商业增长优化指南。它帮助企业决定最佳的上市策略(GTM),是采用产品驱动增长(PLG)还是销售驱动。内容涵盖了构建增长方程、分析渠道经济效益(CAC/LTV)以及优化用户首次价值体验等高级主题,确保业务增长的可扩展性。
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GraalVM 原生镜像支持
java-add-graalvm-native-image-support
github/awesome-copilot
259
指导为 Java 应用添加 GraalVM 原生镜像支持,识别 Maven/Gradle 构建及常见框架,配置插件与反射、资源、JNI、代理等文件,循环解决构建问题并验证最终可执行文件。
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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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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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Windows 应用开发命令行工具
winapp-cli
github/awesome-copilot
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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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生物信息学工作流平台
latchbio-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Latch是一个强大的Python框架,专为构建和部署可扩展的无服务器生物信息学工作流而设计。它允许用户使用Python装饰器定义复杂工作流,无缝集成Nextflow和Snakemake等主流工具,并通过LatchFile/LatchDir管理云数据。平台提供高级资源配置、GPU支持以及用于RNA-seq和AlphaFold等任务的预验证流程,确保计算生物学实验的高可重复性和效率。
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实验室自动化控制框架
pylabrobot
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyLabRobot是一个纯Python、厂商无关的SDK,用于控制复杂的自主实验室工作流。它提供统一的接口,管理包括液体处理机器人(如Hamilton、Opentrons、Tecan)、酶标仪、泵、培养箱和离心机等多样化设备。适用于构建可重复的实验协议、模拟实验流程以及进行多厂商环境下的资源管理。
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Qiskit量子计算框架
qiskit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Qiskit是一个领先的开源量子计算框架,允许用户构建、优化和执行复杂的量子电路。它支持在本地模拟器和真实的IBM量子硬件等多种平台上运行,是实现量子机器学习、化学模拟和组合优化等高级算法的理想工具。
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PyTorch图神经网络框架
torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyG是基于PyTorch的专业图神经网络(GNN)库。它提供了图数据结构和超过60种GNN层实现,支持节点分类、图分类和链接预测等任务。用户可以使用内置层高效构建复杂的模型,并能处理异构图等复杂结构。广泛应用于深度学习和图数据分析领域。
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