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搜索 AI 优化，共找到 574 条记录

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.NET/C# 设计模式代码审查

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该技能提供全面的C#/.NET代码审查，重点评估设计模式（如Command、Repository、Factory）的实现是否规范，并检查代码是否遵循SOLID原则和最新的.NET最佳实践。涵盖架构、可测试性、安全性等多个维度，提供实用的优化建议。

EF Core最佳实践指南

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本指南详细介绍了使用 Entity Framework Core（EF Core）的最佳实践。它涵盖了数据上下文设计、实体建模、性能优化（如查询投影、异步操作）、安全编码、数据库迁移和单元测试等多个关键方面，旨在帮助开发者构建出健壮、高效、可维护的数据访问层。

Copilot插件卡片开发与优化

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本指南详细介绍了如何在MCP插件中添加自适应卡片（Adaptive Card）响应模板。它涵盖了静态、动态和组合模板的配置方法，帮助开发者为API结果构建结构化、可视化、用户友好的界面，从而显著提升用户在Microsoft 365 Copilot中的使用体验。

Salesforce Apex 代码质量指南

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本指南提供了一套全面的Apex代码开发最佳实践和质量检查清单。它涵盖了从性能优化（防止循环中的SOQL/DML）、安全控制（CRUD/FLS，防止注入）、到架构设计（共享模型，触发器设计）的各个方面。通过严格遵循这些规范，可以确保开发的Apex代码既健壮又安全，具备工业级水准。

智能体评估与迭代优化模式

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本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

AI提示安全评估

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对AI提示进行全面安全与偏见分析，识别信息误导、注入与隐私风险，并提供效果评估、安全建议与负责任的优化方案。

LLM提示词优化与调试

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本技能提供了一个完整的LLM提示词优化、改进和调试框架。它利用生产追踪数据、系统评估和人工标注来提取提示词。用户可以运行数据驱动的优化循环，确保AI的回复达到期望的质量标准。适用于提示词调优、系统提示优化和提升整体AI输出质量。

提示优化助手

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通过Joyride逐步梳理任务范围、交付物、约束和成功标准，帮助用户优化提示词，并将最终Markdown复制到剪贴板，过程中不会编写代码。

Dataverse生产级Python代码生成

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本技能指导如何使用Python开发与Microsoft Dataverse集成的生产级应用。核心在于掌握企业级最佳实践，包括使用DataverseError进行完善的错误处理、实现指数退避的重试机制，以及利用OData标准（如筛选、选择字段）优化API调用，确保代码的健壮性、可维护性和生产可用性。

邮件风格助手

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通过 WorkIQ 读取已发送邮件的语气、结构和结尾习惯，自动生成或优化跟进、提案、回复等场景的正式邮件草稿，供你校对后手动发送。

Fabric Lakehouse 指南

fabric-lakehouse

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介绍 Fabric Lakehouse 的存储架构、表与文件组织、安全权限、快捷方式及性能优化等内容，帮助你构建、设计和调优 Microsoft Fabric 的 Lakehouse 解决方案。

日常会议准备与分析

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该工具通过连接日历，自动化生成次日工作计划。它不仅能拉取您的日程，还能交叉引用待办任务和工作区上下文，对每场会议进行分类（如客户会议、深度工作、学习等）。系统会检测出日程冲突和资源利用不当的问题，并生成包含前瞻性建议的结构化HTML文件，帮助用户优化时间，提高当日效率。

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