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n8n工作流验证错误排查指南
n8n-validation-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
381
本指南是n8n工作流验证错误的专家级参考手册。它系统地讲解了工作流中遇到的各种错误类型(如缺少必需字段、数据类型不匹配、表达式语法错误),并提供了详细的修复流程。通过理解不同的验证模式(如运行时、严格模式),帮助用户高效诊断并解决复杂的自动化工作流问题。
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Playwright网页浏览器自动化工具
playwright-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
105
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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React代码审计扫描模式
react-audit-grep-patterns
github/awesome-copilot
208
该库提供了一套完整且经过验证的grep扫描指令模式,用于深度审计现有的React代码库。它对于准备升级到React 18.3.1或React 19的开发者至关重要。该模式能够全面检测弃用API、移除功能、不安全的生命周期方法以及依赖冲突,确保代码平稳过渡。
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React 测试:Enzyme 到 RTL 迁移指南
react18-enzyme-to-rtl
github/awesome-copilot
118
本指南提供详细的模式,帮助开发者将 Enzyme 的单元测试迁移到 React Testing Library (RTL),尤其适用于升级到 React 18 的场景。核心在于理解测试理念的转变:从验证组件内部状态和实现细节,转变为模拟用户行为和验证可见输出。掌握 RTL 的最佳查询实践,确保你的测试能准确反映用户交互体验,编写出更健壮、更具可访问性的测试代码。
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Oracle到PostgreSQL迁移风险评估
reviewing-oracle-to-postgres-migration
github/awesome-copilot
421
该指南用于系统性地识别和评估将数据库应用从Oracle迁移到PostgreSQL时可能存在的风险。它涵盖了空字符串处理、refcursor、数据类型转换、排序逻辑和时间戳语义等已知行为差异。用户可以在迁移规划阶段预先识别风险,并在迁移完成后使用它来验证集成测试的覆盖范围,确保新环境的兼容性与稳定性。
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AI驱动的网页应用测试
scoutqa-test
github/awesome-copilot
204
利用AI驱动的探索性测试,对网页应用进行全面的功能审计和验证。该技能可模拟用户行为,检测复杂的缺陷、验证关键流程(如登录或支付),并检查可访问性,确保代码质量。
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AI编程代理技能编写指南
skill-authoring
rohitg00/skillkit
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本指南详细介绍了为AI编程代理编写高质量的SKILL.md文件的方法论。它涵盖了从文件结构(前置元数据、触发词)到内容撰写(核心原则、步骤流程、验证清单)的最佳实践,确保编写出的技能文档具有高度的可操作性和一致性,从而指导AI代理执行复杂任务。
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Arize数据集管理工具
arize-dataset
github/awesome-copilot
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该技能提供全面的命令行接口,用于管理Arize数据集的整个生命周期。用户可以使用它来执行数据集的创建、读取、元数据查询和批量导出操作。它适用于需要版本控制和评估的机器学习实验和模型验证场景,支持CSV、JSON等多种数据格式。
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Azure 部署预检验证
azure-deployment-preflight
github/awesome-copilot
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对 Azure 的 Bicep 部署进行语法、what-if 预览和权限校验等多步骤预检,引导准备资源组、订阅、位置与环境信息,运行 azd 或 az what-if 命令并输出预检报告,及时捕获问题并给出建议。
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测试计划蓝图
breakdown-test
github/awesome-copilot
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以 ISTQB 和 ISO 25010 标准为基础,针对 GitHub 项目中的特性生成全面的测试策略、任务拆解与质量保障计划,覆盖风险评估及 CI/CD 持续验证。
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CentOS排障流程
centos-linux-triage
github/awesome-copilot
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指导在RHEL兼容环境下使用systemctl、journalctl、dnf/yum和日志诊断CentOS问题,并给出SELinux、firewalld相关的修复、验证及回滚命令。
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AI规范编写指南
create-specification
github/awesome-copilot
368
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。
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