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全面SQL代码审查与优化
sql-code-review
github/awesome-copilot
74
本工具为通用的SQL代码审查助手,能对MySQL、PostgreSQL等主流数据库的SQL代码进行全面、深度的分析。它重点关注代码的安全性、性能优化、可维护性和最佳实践,能够识别SQL注入漏洞、性能瓶颈和不良设计模式,帮助开发者编写出健壮、安全、高效的数据库代码。
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Copilot 技能审查
suggest-awesome-github-copilot-skills
github/awesome-copilot
76
根据仓库语境和聊天记录,从 awesome-copilot 仓库挑选相关 Copilot 技能,避免重复、识别过时项并推荐需要更新的本地技能。
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技术栈蓝图生成器
technology-stack-blueprint-generator
github/awesome-copilot
433
该工具能够深度分析代码库,自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈,包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例(如API和数据访问层)以及架构图,确保开发项目在架构上保持高度一致性。
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威胁建模分析师
threat-model-analyst
github/awesome-copilot
140
对仓库或系统执行 STRIDE-A 威胁建模,提供架构/DFD图、风险评级与汇报,并支持基于旧报告的增量更新,追踪新增、已解决和仍存在的威胁,附带热图与差异对比。
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系统化缺陷追踪与定位
trace-and-isolate
rohitg00/skillkit
461
提供一套系统化、结构化的方法论,用于定位复杂代码中的缺陷根源。核心技术涵盖二分搜索调试、Git bisect回溯、数据流与控制流追踪、组件隔离以及条件断点设置。适用于难以重现、或在大型代码库中难以确定错误源头的场景。
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完成开发分支并集成
finishing-a-development-branch
jnMetaCode/superpowers-zh
136
这是一个专业的开发工作流收尾技能。它要求开发者首先完成测试验证,然后根据环境(如普通仓库或工作区)提供结构化的选项。技能负责安全地执行开发分支的收尾工作,包括本地合并、创建Pull Request、清理工作区和删除分支,确保版本控制流程的完整性。
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日常活动日志记录
daily-logs
memodb-io/Acontext
279
本工具用于结构化记录用户的每日活动、学习进展、重要决策和关键学习点。它为每一天创建独立的文件,采用标准日期格式命名,确保日志内容按时间线清晰排列。通过简洁、第三人称的撰写方式,帮助用户建立一套系统化、可回顾的个人知识库。
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通过个人故事追踪游戏开发者
game-person-story
EverMind-AI/EverOS
233
本技能用于通过搜索开发者罕见的个人故事、轶事或生活细节来间接定位游戏开发者。它不依赖于游戏数据库本身,而是利用访谈、博客或大会演讲中出现的独有、极具辨识度的短语或历史细节。当开发者身份难以直接查证时,这是一种深度研究的有效方法。
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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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数据库结构与关系探索
schema-exploration
apconw/Aix-DB
413
本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤,获取详细的表结构(包括列名、数据类型、主外键)以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式,为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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利用音乐奖项进行艺人交叉搜索
musician-award-cross
EverMind-AI/EverOS
198
该技能利用音乐奖项(如格莱美提名和获奖信息)作为高度结构化、可验证的搜索锚点。通过提取奖项类别、年份和获奖状态等线索,用户可以进行交叉比对,将潜在艺人与权威奖项数据库进行比对,从而极大地缩小候选范围,实现高精度的艺人识别与验证。
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