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搜索 自定义 ，共找到 281 条记录
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Copilot CLI LSP 配置向导

lsp-setup
github/awesome-copilot
355
自动化为 Copilot CLI 安装并配置语言服务器，处理操作系统检测、配置合并与验证，确保跳转定义、悬停等代码智能在多语言项目中可用。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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Power平台MCP连接器套件

power-platform-mcp-connector-suite
github/awesome-copilot
224
为 Copilot Studio 生成具备 MCP 支持的 Power Platform 自定义连接器，涵盖模式生成、JSON-RPC 脚本、验证排查、OAuth 强化、文档与 paconn/pac 工具集成，确保认证、资源与安全合规。
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飞书机器人自动连接与配置

dingtalk-channel-connect
agentscope-ai/QwenPaw
291
本技能旨在自动化飞书应用的创建和QwenPaw机器人的绑定流程。它采用带头浏览器模式，并能处理复杂的业务流程，包括在检测到登录界面时暂停操作，等待用户手动登录确认。支持自定义应用名称、描述、图标等信息，并确保所有配置更改都经过“创建新版本+发布”的步骤，保证机器人配置的有效性。
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TLDR 提示摘要助手

tldr-prompt
github/awesome-copilot
333
针对 GitHub Copilot 自定义文件、MCP 服务器文档或相关链接，生成符合 TLDR 模板的简洁摘要，提供示例、上下文感知的篇幅控制，方便快速理解与复用。
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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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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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KubeSphere DevOps Jenkins 配置指南

kubesphere-devops-jenkins
kubesphere/kubesphere
72
本指南详细介绍了KubeSphere DevOps环境中Jenkins的配置和故障排除。内容涵盖了通过配置即代码（CasC）管理Jenkins，实现LDAP/OIDC等高级认证集成，自定义工作代理（Agent）镜像，以及连接GitLab等外部源。适用于希望构建和维护完整CI/CD流程的工程师。
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Dask 大数据并行处理

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
470
Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。
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医药化学筛选工具

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
109
Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。
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设计稿到模块化React组件

react-components
google-labs-code/stitch-skills
489
该技能旨在自动化将视觉设计稿（来自Stitch）转化为高质量、模块化的React和Vite组件。它严格遵循现代前端最佳实践，要求逻辑分离到自定义Hooks，将数据解耦到Mock Data层，并使用TypeScript保证类型安全。流程涵盖了自动化资源获取、样式映射（如Tailwind），并包含严格的验证周期，确保生成代码是可维护、可生产环境使用的。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
405
稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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