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Microsoft 365 企业智能体SDK

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该SDK为使用Python开发企业级AI智能体提供支持，专为Microsoft 365生态系统（如Teams和Copilot Studio）设计。它提供了一套完整的框架，支持aiohttp异步托管、复杂的活动路由、实时流式响应处理以及基于MSAL的身份验证。适用于构建专业、可靠、深度集成于企业微软服务的自动化机器人。
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M365智能代理开发指南

m365-agents-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本SDK提供了一套全面的工具集，用于在Microsoft 365生态系统内构建企业级人工智能代理。它支持与Teams和Copilot Studio的深度集成，并利用Express托管、流式响应和Azure OpenAI等先进功能，帮助开发者构建复杂、高效的自动化业务流程。
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MaintainX企业角色访问控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何使用TypeScript和Express框架为MaintainX集成构建强大的基于角色访问控制（RBAC）系统。它定义了Admin、Manager、Technician和Viewer等不同角色，并为每个角色设置了资源、操作和作用域（如所有、地点、指派）的精细权限，确保了API层面的数据安全和完整性，有效防止用户越权操作。
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MaintainX企业级集成架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一系列生产级的架构模式，用于将MaintainX系统与大型企业级系统（如ERP、SCADA、数据仓库）进行集成。内容涵盖了基于事件流的实时同步、双向数据同步网关的构建，以及构建可扩展的数据分析管道，帮助用户设计出高可靠性的企业级解决方案。
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MCP服务器开发指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了构建模型上下文协议（MCP）服务器的流程，用于使大型语言模型（LLM）能够与外部API和服务进行交互，从而完成复杂的真实世界任务。内容涵盖了架构规划、选择合适的开发语言（如Python、TypeScript）以及选择传输机制，确保在Azure、Foundry等企业级生态系统中的可靠集成。
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可观测性系统工程

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专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。
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Obsidian团队共享库权限管理

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该技能提供了一套用于Obsidian团队共享库的进阶基于角色的访问控制（RBAC）系统。通过自定义插件，您可以根据用户角色（管理员、编辑、查看者）和文件路径，实现对共享库内不同文件夹的精细化权限控制，包括读、写、删除、管理等权限。适用于企业级知识管理，确保团队协作的安全性与数据完整性。
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OpenEvidence企业级权限控制

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该系统为OpenEvidence（一个AI驱动的临床决策支持平台）提供了企业级的基于角色访问控制（RBAC）。它严格管理对敏感数据（包括PHI相关数据集和医学文献）的访问权限，确保符合HIPAA等法规要求。系统为管理员、临床医生、研究人员等不同角色设置了精细的权限，用于查询、数据导出和机构配置，从而维护一个安全且可审计的数据环境。
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OpenRouter LLM架构参考设计

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本技能提供了一套全面的参考架构，用于使用OpenRouter作为统一的LLM网关，构建生产级别的AI应用。它涵盖了从简单单体服务到标准微服务（包含缓存和预算控制），再到企业级事件驱动系统（包含消息队列和工作进程）三种主流的扩展模式。适用于系统设计规划、复杂的AI流程审查，以及确保LLM集成具备高扩展性、成本控制和高可用性。
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Perplexity架构变体与扩展部署方案

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本指南提供了三套经验证的Perplexity API集成架构蓝图，用于解决不同规模的应用场景。根据预期的查询量（从每日数百次到数万次），选择合适的架构——无论是简单的直接搜索组件、高效的缓存层，还是复杂的自动化研究管线。帮助开发者科学规划系统扩展性、成本和性能。
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Perplexity带引用来源搜索

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本流程执行单次查询的Perplexity搜索，能够获取基于网络的答案，并自动附带行内引用来源。这对于构建高可信度的应用、事实核查工具或任何需要实时、可验证信息检索的系统至关重要。它涵盖了API调用、响应解析（答案、引用、搜索结果）和格式化处理，确保输出结果具有可追溯的来源链接。
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深度多维研究与报告生成

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该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题，进行高效的批次查询，并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化，整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告，适用于学术调研、市场分析等场景。
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