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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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GitHub 赞助者识别
sponsor-finder
github/awesome-copilot
310
通过 deps.dev 自动解析仓库依赖并关联到 GitHub 项目,获取健康数据并验证赞助链接,帮助你精准发现值得支持的开源维护者。
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全面SQL代码审查与优化
sql-code-review
github/awesome-copilot
74
本工具为通用的SQL代码审查助手,能对MySQL、PostgreSQL等主流数据库的SQL代码进行全面、深度的分析。它重点关注代码的安全性、性能优化、可维护性和最佳实践,能够识别SQL注入漏洞、性能瓶颈和不良设计模式,帮助开发者编写出健壮、安全、高效的数据库代码。
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Copilot 技能审查
suggest-awesome-github-copilot-skills
github/awesome-copilot
76
根据仓库语境和聊天记录,从 awesome-copilot 仓库挑选相关 Copilot 技能,避免重复、识别过时项并推荐需要更新的本地技能。
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技术栈蓝图生成器
technology-stack-blueprint-generator
github/awesome-copilot
433
该工具能够深度分析代码库,自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈,包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例(如API和数据访问层)以及架构图,确保开发项目在架构上保持高度一致性。
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AzureRM 集合差异分析器
terraform-azurerm-set-diff-analyzer
github/awesome-copilot
323
在查看 AzureRM 资源的 Terraform plan 输出时,分析 JSON 并过滤由集合类型属性引起的假变更,让真正的修改更容易识别。
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识别与修正测试反模式
testing-anti-patterns
rohitg00/skillkit
76
本技能用于系统性地审查测试代码的质量,帮助识别并修正常见的测试反模式。它能够检测出如测试不稳定(flaky)、过度使用Mocking、断言脆弱、测试耦合以及代码过大等问题。通过提供缺陷分析和最佳实践,确保测试的可靠性和可维护性,提升整体代码质量。
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Transloadit 媒体流水线
transloadit-media-processing
github/awesome-copilot
178
基于 Transloadit 云,调用 86+ 处理机器人批量处理视频、音频、图像与文档,支持转码、生成缩略图、裁剪加水印、OCR、语音识别与多步骤流水线,适合各种媒体自动化任务。
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网站设计审查助手
web-design-reviewer
github/awesome-copilot
101
对本地或远程运行的网站进行视觉检测,识别布局、响应式、可访问性等设计问题,并定位源代码进行修复,适用于静态站点、SPA 以及全栈应用的界面评审。
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结构化项目计划执行
executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
99
本技能用于指导系统性地执行详细的书面开发计划。流程首先要求进行批判性审查,识别计划缺陷、依赖缺失和环境假设。随后,任务将按顺序执行,每完成一步都需要进行严格的验证和代码提交。整个流程覆盖了异常处理(如测试失败、依赖缺失)和最终报告生成,确保开发过程严谨、可追溯、可控。
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板球赛事与队伍识别技巧
cricket-tournament-team
EverMind-AI/EverOS
303
本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题,通过确定具体的赛事类型(如ODI、T20、Test、IPL)和所有参与队伍(包括小众国家队),从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法,确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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