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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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微软 Teams 自动化
microsoft-teams-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
通过 Rube MCP 与 Composio 的 Microsoft Teams 工具包实现频道发言、聊天、会议日程、团队与频道管理以及消息搜索的自动化,所有流程都需先查询工具模式确保调用有效。
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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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微软商店开发者命令行
msstore-cli
github/awesome-copilot
94
跨平台的微软商店开发者命令行,可配置 Partner Center 凭据、管理应用和提交、自动化发布流程并与 CI/CD 集成,适用于 Windows、MAUI、Flutter、Electron、React Native 和 PWA 应用。
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OneDrive文件自动化管理
one-drive-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
62
本技能提供全面的OneDrive文件生命周期自动化管理功能。用户可以通过此工具实现文件搜索、上传、下载、文件夹管理、创建分享链接以及精细化的权限控制。它支持完整的业务流程自动化,特别适合需要处理云端文档存储和协作场景的业务场景。
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Power BI 报表可视化设计
power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
136
提供 Power BI 报表可视化与体验咨询,从业务和数据需求出发,精准选图、布局、配色、排版与交互策略,帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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沉浸式前端界面设计与构建
premium-frontend-ui
github/awesome-copilot
97
该技能提供了一套专业级的架构指南,用于生成具有艺术感和高交互性的优质Web界面。它指导代码生成超越基础的HTML/CSS,专注于构建完整的沉浸式数字环境。核心内容涵盖了复杂的动效系统(如滚动驱动叙事、微交互)、独特的视觉风格(如玻璃拟态、极简主义)以及严格的性能优化和无障碍设计规范。
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工作流文档蓝图生成器
project-workflow-analysis-blueprint-generator
github/awesome-copilot
186
自动检测项目架构、技术栈与数据流,生成涵盖入口、服务层、数据访问、错误处理与测试策略的端到端工作流文档蓝图提示,适用于 .NET/Java/Spring/React/微服务等多种技术。
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交互式编程指导提示
remember-interactive-programming
github/awesome-copilot
144
本提示旨在指导AI代理以交互式程序员的角度工作。它强调利用REPL(Read-Eval-Print Loop)对系统进行探索和修改,并将系统本身视为唯一的真相来源。同时,它提醒代理优先使用结构化编辑工具,并持续维护待办事项列表,从而大幅提升代码开发和调试的流程效率。
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研究知识持久化知识库
research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
269
这是一个为研究项目设计的持久化知识库,用于系统性积累和关联所有研究产物,包括论文、想法、实验记录和科学主张。它通过构建类型化关系图谱(如‘支持’、‘矛盾’等),避免了知识的重复推导,确保知识随研究过程不断积累和完善。适用于复杂、多阶段的科学和AI研究项目。
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