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Rube MCP Asana工作流自动化
asana-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
本技能通过Rube MCP平台,提供全面的Asana自动化管理能力。用户可自动化执行任务创建、项目和章节管理、团队成员查询等复杂操作,实现项目工作流的流程化和自动化,极大提升项目协作效率。
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AWS CDK Python环境配置指南
aws-cdk-python-setup
github/awesome-copilot
398
本指南详细介绍了使用Python开发AWS CDK应用的完整流程。它指导用户配置开发环境,包括安装依赖和初始化项目,并掌握从代码合成到实际部署的整个流程,使您能够使用代码实现和自动化管理AWS云基础设施。
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Azure DevOps命令行管理
azure-devops-cli
github/awesome-copilot
69
这是一个用于通过命令行界面(CLI)管理所有Azure DevOps资源的工具。它可以帮助用户集中管理项目、代码仓库、CI/CD流水线、工作项、拉取请求和构建产物,非常适用于自动化脚本编写和DevOps流程集成。
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代码教育注释生成器
add-educational-comments
github/awesome-copilot
297
该工具能够将现有代码文件转化为具有高度教育意义的学习资源。它模拟专家教育者的角色,根据用户设定的知识水平(初级、中级、高级),为代码添加上下文注释,解释编程概念、最佳实践和设计原理。同时,它会严格保持原始代码的格式、编码和结构完整性。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
397
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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代理 OWASP ASI 合规校验
agent-owasp-compliance
github/awesome-copilot
387
根据 OWASP AI 代理安全十大风险审查项目代码,识别防护点与漏洞,输出合规报告,便于部署前评估、审计和安全改进,涵盖提示注入、工具治理、权限边界等控制。
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AI提示安全评估
ai-prompt-engineering-safety-review
github/awesome-copilot
234
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。
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Amplitude 分析自动化
amplitude-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
256
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Amplitude 分析,支持发送事件、查用户行为、管理用户群组并同步身份,且先调 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema,确保快速完成常见分析操作。
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Arize数据集管理与查询
arize-dataset
github/awesome-copilot
331
该技能提供了一套完整的Arize数据集管理能力,支持数据集的创建、版本化、查询和导出。用户可以通过`ax` CLI执行数据集的CRUD操作、追加示例记录,并以JSON、CSV等格式导出数据。特别适用于需要为模型开发和测试准备测试数据、生成评估样本或获取黄金数据集的场景。
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Arize LLM评估与监控
arize-evaluator
github/awesome-copilot
129
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器(包括提示词模板、分类选项和模型),并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分,并实现持续监控,确保LLM性能的完整追溯。
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Arize追踪与可观测性配置
arize-instrumentation
github/awesome-copilot
122
本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中,特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程:首先进行代码库分析(只读),了解所有依赖和架构;随后进行仪器化实现。它支持多语言环境,深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商,旨在提供完整的系统可观测性,且不会修改核心业务逻辑。
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LLM提示词优化与调试
arize-prompt-optimization
github/awesome-copilot
318
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。
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