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科学领域机器学习资源发现
hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
230
科学领域机器学习资源发现工具。它是一个精选的索引,汇集了生物学、化学、物理学、医学等多个科学领域的AI/ML数据集、模型和互动演示。帮助研究人员高效发现和使用高质量的科学资源,解决复杂的科学计算和研究问题。
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综合学术文献检索
openalex
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
438
该技能利用OpenAlex API,提供了一个强大的综合学术文献检索工具。它不仅能搜索论文,还能获取完整的开放式引用图谱、详细的机构隶属关系以及重要的项目资金信息(如NSF, NIH)。适用于需要进行深度学术研究、跨学科文献综述或追踪研究趋势的场景。
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AI智能体技能安全审计
skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个零信任的AI智能体技能预安装安全审计工具。它提供六阶段的深度安全审查,用于在用户安装任何第三方技能前,系统地检测潜在的恶意代码、凭证泄露、指令覆盖和供应链攻击,是保障AI系统安全的关键防护层。
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AI就绪度评估工具
acreadiness-assess
github/awesome-copilot
119
该技能用于对代码仓库的AI就绪度进行全面评估,执行全面的技术和治理审计。它生成一个自包含的HTML仪表板,提供整体成熟度评分,识别优势,并提供优先级的修复计划(优先修复/下一步修复)。非常适合在进行大型AI功能开发前进行代码库审计。
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生成AI代码代理指令
acreadiness-generate-instructions
github/awesome-copilot
94
该技能用于为AI编程助手(如Copilot、Claude)生成定制化的指令文件。它支持扁平化或嵌套式策略,尤其擅长处理大型多仓库项目(monorepo),通过`applyTo` glob创建按区域划分的指令,帮助开发者标准化AI工具的使用规范。
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代理准备度策略管理
acreadiness-policy
github/awesome-copilot
337
用于管理和定制AgentRC的准备度评分策略。用户可以通过创建JSON策略文件,自定义通过率阈值、覆盖关键检查的严重程度,或禁用不适用的检查项。非常适合用于制定组织级的标准基线,或在CI/CD流程中执行严格的合规性门控。
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工作流分析与技能提炼
autoskill
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
215
本技能通过本地屏幕流守护进程,分析用户历史的工作流数据,自动检测和聚类重复的工作模式(如研究流程)。它将这些模式与现有技能进行比对,并能草拟出新的技能或优化组合方案,让用户能够回顾和推广发现的流程。该技能强调本地隐私保护,所有数据处理和检测都在设备本地完成。
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结构化提交信息生成器
commit-message-storyteller
github/awesome-copilot
388
该技能能够分析原始的 git diff 或代码更改描述,生成清晰、叙事性的提交信息。它严格遵循 Conventional Commits 规范,确保提交信息不仅说明“做了什么”,更详细地解释了“为什么”做出这个更改。适用于撰写高质量的提交记录、准备 PR 或总结复杂的代码更改。
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内容管理系统开发流程
content-management-systems
github/awesome-copilot
494
本技能指导用户在处理内容管理系统(CMS)时,遵循最佳的开发和修改流程。它覆盖了主题开发、插件/模块构建、内容模型设计、媒体资源处理和内容静态导出等所有核心环节,确保所有修改都具有结构性、可维护性和一致性。
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Azure CLI资源管理助手
az-cli
Code-and-Sorts/awesome-copilot-agents
134
本助手旨在帮助用户通过命令行界面(CLI)使用Azure CLI管理所有Azure资源。它能够识别正确的命令,自动检查并询问缺失的参数(如资源组、位置等),构建并执行完整的操作序列,并在执行后诊断任何错误,确保用户能够顺利完成Azure资源的部署和配置。
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高精度数学计算器
calculator
Code-and-Sorts/awesome-copilot-agents
302
该工具用于评估复杂的算术表达式,采用任意精度的小数数学计算,特别适用于金融、科学或工程领域。它能够避免标准浮点数运算导致的精度丢失问题,支持加减乘除、指数和括号运算。
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严谨的Bug诊断方法论
diagnose
mksglu/context-mode
418
这套系统化的多阶段指南,用于处理复杂的Bug和性能回归。它要求构建可靠的反馈循环(如测试用例、测试工件),提出可证伪的假设,进行有针对性的仪器化调试,并进行严格的回归测试。确保调试工作结构化、高效且可重复,适用于复杂软件缺陷的分析。
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