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MCP服务器安全配置审计
mcp-security-audit
github/awesome-copilot
448
本技能用于对MCP服务器配置文件(.mcp.json)进行安全审计。它能够检测并报告配置中潜在的重大安全漏洞,包括硬编码的密钥、危险的Shell注入模式、未固定的依赖版本以及不符合批准列表的配置。适用于项目安全审查、新服务器接入和代码提交前的预防性安全检查。
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ContextMatic服务器上手引导
onboard-context-matic
github/awesome-copilot
353
这是一个交互式的上车引导流程,专为ContextMatic MCP服务器设计。它详细介绍了服务器作为AI代码辅助的“实时、版本感知接地层”的功能,解决了传统AI模型训练数据过时的问题。用户将学习如何通过API发现、模型搜索和端点查找等核心工具,掌握使用该服务器进行项目级准确集成的全流程。
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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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React代码审计扫描模式
react-audit-grep-patterns
github/awesome-copilot
482
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遗留Context API迁移指南
react18-legacy-context
github/awesome-copilot
229
本指南详细介绍了将React旧版上下文API(如contextTypes, childContextTypes)迁移到现代createContext API的完整流程。由于Context迁移必须是跨文件操作,本技能强调了从Provider到所有Consumer组件的全局协调步骤,帮助开发者避免常见的运行时错误,确保整个应用代码库的平稳升级。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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Azure 定价查询
azure-pricing
github/awesome-copilot
402
通过调用 Azure Retail Prices 公共接口获取实时零售定价,并提供 Copilot Studio 代理积分消耗估算,适用于计算、存储、网络、数据库、AI 及账单成本查询。
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Azure 静态网页应用
azure-static-web-apps
github/awesome-copilot
489
通过 SWA CLI 创建、配置并部署 Azure 静态 Web 应用,涵盖本地模拟开发、API 后端、配置管理与 CI/CD 整合的常见流程。
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浏览器自动化与开发者工具调试
chrome-devtools
github/awesome-copilot
111
这是一个用于控制和检查实时Chrome浏览器的专业技能。它可以实现完整的网页自动化操作(如点击、填写表单),进行深度调试(分析控制台和网络请求),并进行详细的性能分析和性能追踪,是进行QA测试和前端开发的强大工具。
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Coda 自动化操作指南
coda-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
270
通过 Rube MCP 与 Composio 操作 Coda,自动完成文档搜索、表格读写、公式查询、导出、权限管理、共享及发布等流程,减少人工接口操作。
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现代 MSTest 最佳实践
csharp-mstest
github/awesome-copilot
398
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。
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Dataverse生产级Python代码生成
dataverse-python-production-code
github/awesome-copilot
200
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。
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