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TUnit单元测试最佳实践

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本文档详细介绍了使用TUnit框架进行高效单元测试的最佳实践。内容涵盖了项目配置、遵循AAA模式的测试结构、数据驱动测试（Data-Driven Tests）的实现，以及使用强大的流畅断言（Fluent Assertions）进行验证。同时指导用户如何利用生命周期钩子（Hooks）和处理高级测试场景，是进行.NET单元测试的权威指南。

XUnit 单元测试最佳实践

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介绍 XUnit 单元测试的项目设置、标准与数据驱动方案、断言、模拟和测试组织方法，帮助在 .NET 中构建清晰可靠的测试代码。

Dataverse Python 快速入门

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提供与官方示例一致的 Dataverse Python SDK 代码片段，涵盖安装、交互式认证、CRUD、批量操作、分页取回及可选文件上传。

Dataverse SDK 用例方案生成器

dataverse-python-usecase-builder

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面向 Dataverse SDK 方案架构师，分析业务需求、设计数据模型与模式、输出含日志、容错等最佳实践的 Python 生产级实现。

Debian Linux 问题排查

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为Debian Linux提供按步骤排查和解决apt、systemd、dpkg及AppArmor相关问题的流程，强调验证命令与回滚清理操作，帮助快速恢复服务。

GitHub依赖管理配置指南

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本指南详细介绍了GitHub Dependabot的配置与管理方法。内容涵盖了从基础依赖更新（npm、pip、docker等）到高级策略的设置，包括单体仓库的Glob模式、跨目录分组和多生态系统更新。帮助用户自动化发现并升级依赖漏洞和版本。

Draw.io 图表生成器

draw-io-diagram-generator

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通过 mxGraph XML 与模板、布局规范以及 Draw.io VS Code 插件，生成或编辑 .drawio 系列文件，支持流程图、架构、UML、ER、时序和网络拓扑等图示场景，确保图形可直接打开。

LLM应用评估驱动开发

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本技能指导用户为基于大型语言模型（LLM）的Python应用搭建自动化评估流水线。核心流程包括定义评估标准、仪器化应用、构建黄金数据集和运行真实评估。它专注于测试应用自身的逻辑和流程，确保LLM应用的质量和鲁棒性，适用于QA、基准测试和提升LLM服务质量。

Fabric Lakehouse 指南

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介绍 Fabric Lakehouse 的存储架构、表与文件组织、安全权限、快捷方式及性能优化等内容，帮助你构建、设计和调优 Microsoft Fabric 的 Lakehouse 解决方案。

Fedora 问题排查

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协助 Fedora 专家确认版本信息，使用 systemctl/journalctl/dnf 完成排查，结合 SELinux 与防火墙细节给出修复、验证和回退建议。

Fluent UI Blazor 指南

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介绍在 Blazor 应用中正确使用 Microsoft Fluent UI 组件库，涵盖提供器与服务注册、图标包、列表与自动完成绑定，以及对话框与提示服务等常见场景。

项目目录结构蓝图

folder-structure-blueprint-generator

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自动识别多种技术栈、微服务与 monorepo 特性，以及是否包含前端，生成结构化项目目录文档，提供可视化方式、命名规范与模板参考，帮助保持大型工程的一致性。

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