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为AI代码代理生成项目文档

create-agentsmd

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本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”，旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令，包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足，专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息，最大化AI开发效率。

CI/CD 工作流规范

create-github-action-workflow-specification

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根据已有的 GitHub Actions 工作流，生成面向 AI 的规范文档，明确流程目的、触发条件、输入输出、约束与治理，便于团队理解、复审与维护。

规格文件自动生成拉取请求

create-github-pull-request-from-specification

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该工具旨在自动化整个GitHub拉取请求（PR）的创建流程。它能够读取结构化的规格文件，自动解析需求，创建草稿，并使用规范中的信息自动更新PR的标题和正文。最后，它能将PR状态设置为“待审查”，极大地简化了功能请求的提交流程，确保了工作流的规范性。

LLMs导航蓝图

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指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置，编写遵循 llms.txt 规范的索引文件，让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。

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。

现代 MSTest 最佳实践

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围绕 MSTest 3.x/4.x，介绍项目配置、生命周期管理与断言用法，帮助 .NET 团队书写规范、现代的单元测试。

Draw.io 图表生成器

draw-io-diagram-generator

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通过 mxGraph XML 与模板、布局规范以及 Draw.io VS Code 插件，生成或编辑 .drawio 系列文件，支持流程图、架构、UML、ER、时序和网络拓扑等图示场景，确保图形可直接打开。

项目目录结构蓝图

folder-structure-blueprint-generator

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自动识别多种技术栈、微服务与 monorepo 特性，以及是否包含前端，生成结构化项目目录文档，提供可视化方式、命名规范与模板参考，帮助保持大型工程的一致性。

语义化Git提交自动生成

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该工具根据约定式提交规范（Conventional Commits）智能执行Git提交。它能够分析代码差异（diff），自动判断变更的类型（如feat, fix, docs）和作用范围，并生成结构化、语义化的提交信息。使用它能确保项目版本历史记录清晰、专业，符合最佳开发实践。

仓库贡献规范

make-repo-contribution

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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。

智能体技能构建模板

make-skill-template

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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。

凤凰AI追踪指南

phoenix-tracing

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为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南，涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署，助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。

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