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上下文感知API接入引导

onboard-context-matic
github/awesome-copilot
465
这是一个上下文感知API的交互式引导工具，专为Context-Matic MCP服务器设计。它解决了通用AI模型代码过时或不准确的问题，充当实时、版本感知的底层数据源。该流程会带用户了解服务器功能，演示核心工具（如API检索、模型搜索和端点查找），并引导用户选择和探索项目所需的可用API。
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从OpenAPI规范生成应用代码

openapi-to-application-code
github/awesome-copilot
428
该工具能够根据OpenAPI（Swagger）规范，自动生成一套完整、生产级别的应用代码骨架。它能深入分析API规范，自动设计出清晰的应用程序架构，生成包括控制器、业务服务层、数据模型和数据访问层等所有核心代码。支持遵循主流框架的最佳实践、分离关注点，并包含相应的单元测试和配置文档，实现开箱即用的开发项目。
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FreeCAD Python脚本与参数化建模

freecad-scripts
github/awesome-copilot
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专业的FreeCAD Python脚本编写技能，专注于参数化和机械设计自动化。用途涵盖从基础几何体创建、复杂的布尔运算，到构建定制化的GUI界面和进行有限元分析（FEM）。适用于需要用代码实现CAD流程控制和复杂建模的工程师。
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GDPR合规工程指南

gdpr-compliant
github/awesome-copilot
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本指南为工程师、架构师和DevOps团队提供了一套全面的GDPR合规实践手册。它涵盖了设计即隐私（PbD）、数据最小化、目的限制、数据保留策略、安全API设计和合规日志记录等关键领域。在处理任何个人数据、设计新功能或进行系统隐私审计时，应调用此技能。
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n8n自动化工作流架构模式

n8n-workflow-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档提供了一套用于构建复杂、可靠、可扩展的n8n工作流的架构模式。内容涵盖Webhook处理、HTTP API集成、数据库同步、AI代理工作流和定时任务等核心模式。帮助用户根据实际需求选择合适的架构，实现高效的自动化流程设计。
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程序化SEO规划与审计

seo-programmatic
sickn33/antigravity-awesome-skills
268
用于规划和审计从结构化数据源（如CSV、JSON、API）大规模生成的内容。它提供了一套完整的程序化SEO框架，指导用户设计内容模板、URL结构和内部链接模型。核心功能包括进行数据质量评估、设置内容唯一性门槛，以防止内容稀疏、避免搜索引擎惩罚，确保大规模内容的高价值和可读性。
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Acontext：AI智能体技能记忆层

acontext-installer
memodb-io/Acontext
396
Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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KubeSphere DevOps租户操作指南

kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
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本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下，通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作，确保了严格的资源隔离性。
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蛋白质实验设计与分析

adaptyv
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
346
该技能提供使用Adaptyv Bio Foundry API和Python SDK的全面指南。用户可以通过编程方式设计、提交和跟踪蛋白质表征实验。支持包括结合动力学（BLI/SPR）、热稳定性、表达等多种体外实验，帮助科研人员将氨基酸序列转化为可执行的自动化实验数据。
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生物信息学数据服务集成包

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
317
BioServices是一个功能强大的Python库，为超过40个主流生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL）提供了编程接口。它专为复杂的生物学数据工作流设计，支持跨数据库查询、进行物种间ID映射，并在统一的API下完成序列和通路分析。
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无服务器AI/ML云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Modal是一个无服务器云平台，专为AI/ML工作负载设计，允许用户直接用Python代码运行复杂的计算任务。它提供按需的GPU算力、自动扩缩容的函数调用、自定义容器构建和持久化存储。适用于模型部署、训练推理、构建高性能API和定时任务。
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Polars：高性能数据分析库

polars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Polars是一个基于Apache Arrow的高性能数据框库，专为Python和Rust设计。它提供惰性计算和表达式API，能够高效处理内存中的数据集。非常适合构建ETL数据管道和进行复杂的数据清洗分析，是比Pandas更快速、更优化的选择。
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