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搜索 Agent ，共找到 761 条记录
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结构化交接流程

handoff-protocols
rohitg00/skillkit
276
生成结构化交接文档，记录当前状态、下一步、关键决策、阻碍与上下文，确保团队成员在计划或突发交接中迅速承接工作。
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智能体技能构建模板

make-skill-template
github/awesome-copilot
411
这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。
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AI 代理技能管理

manage-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
295
通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则，支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent
github/awesome-copilot
93
本指南为开发者提供了一个完整的框架，用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具，处理复杂的认证（OAuth 2.0/SSO），从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。
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M365 MCP 代理部署管理

mcp-deploy-manage-agents
github/awesome-copilot
211
在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理，管理其生命周期、分配、访问控制与合规，保障组织级 Copilot 能力的安全上线。
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微软智能体框架开发指南

microsoft-agent-framework
github/awesome-copilot
413
本指南用于开发、重构和维护基于微软智能体框架（Agent Framework）的应用程序。它为 .NET 和 Python 提供了统一的最佳实践指导，是语义内核（Semantic Kernel）和 AutoGen 的现代化替代方案。核心内容包括异步编程模式、错误处理、以及复杂的智能体与工作流程编排，确保开发符合最新的官方最佳实践。
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AI 模型推荐助手

model-recommendation
github/awesome-copilot
267
分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。
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蒙特卡洛监控创建

monte-carlo-monitor-creation
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
指导用户先完成请求与表信息验证，再通过 MCP 的干运行工具生成 monitors-as-code YAML，由 CLI 或 CI/CD 方式应用，避免直接创建监控。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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n8n自动化工作流架构模式

n8n-workflow-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
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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LLM轨迹与故障调试命令行工具

phoenix-cli
github/awesome-copilot
271
Phoenix CLI是一个强大的命令行工具，用于调试复杂的LLM和智能体（Agent）工作流。它能获取并分析详细的调用轨迹（traces）、跨度（spans）和会话（sessions），并通过开放式和轴心编码等方法，帮助用户系统地分析错误，构建失败分类体系，从而指导应用评估。
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专业AI提示词构建器

prompt-builder
github/awesome-copilot
429
该工具扮演专业提示词工程师的角色，通过系统化的提问流程，引导用户构建高质量、结构化的AI提示词（Prompt）。它覆盖了从定义角色、明确任务目标、管理上下文变量到集成工具和规范输出格式的全过程，旨在为高级AI工具提供全面且可执行的蓝图。
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