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使用命令行管理Azure DevOps

azure-devops-cli

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这是一个全面的命令行工具，允许用户通过CLI管理Azure DevOps的所有核心资源。它提供对CI/CD管道、源代码仓库（Git）、工作项（看板）、制品和服务连接的完全控制。非常适合用于脚本编写、高级自动化流程和将DevOps流程集成到更大的持续交付系统中。

CI/CD 工作流规范

create-github-action-workflow-specification

github/awesome-copilot

根据已有的 GitHub Actions 工作流，生成面向 AI 的规范文档，明确流程目的、触发条件、输入输出、约束与治理，便于团队理解、复审与维护。

规格文件自动生成拉取请求

create-github-pull-request-from-specification

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该工具旨在自动化整个GitHub拉取请求（PR）的创建流程。它能够读取结构化的规格文件，自动解析需求，创建草稿，并使用规范中的信息自动更新PR的标题和正文。最后，它能将PR状态设置为“待审查”，极大地简化了功能请求的提交流程，确保了工作流的规范性。

Copilot 迁移指令生成器

generate-custom-instructions-from-codebase

github/awesome-copilot

通过对比两个项目版本，自动提炼 Copilot 迁移指令，涵盖结构、代码、配置等差异，帮助在升级、重构或技术迁移时保持一致的转换规则与校验流程。

智能体技能构建模板

make-skill-template

github/awesome-copilot

这是一个用于开发人员构建和结构化AI智能体（Agent）专用技能的元模板。它详细指导用户如何创建技能的目录结构、YAML元数据（包括名称和描述的最佳实践），并规范技能主体的内容编写，确保AI能力具有清晰的触发条件和工作流程。适用于构建复杂、专业化的AI功能模块。

专业AI提示词构建器

github/awesome-copilot

该工具扮演专业提示词工程师的角色，通过系统化的提问流程，引导用户构建高质量、结构化的AI提示词（Prompt）。它覆盖了从定义角色、明确任务目标、管理上下文变量到集成工具和规范输出格式的全过程，旨在为高级AI工具提供全面且可执行的蓝图。

中文 Git 提交规范指南

chinese-commit-conventions

jnMetaCode/superpowers-zh

本指南为中文开发团队提供了基于 Conventional Commits 标准的完整提交规范。内容涵盖了从提交信息模板、撰写规则到自动生成版本发布信息的全部流程。它详细介绍了如何配置和使用 commitlint、conventional-changelog 等工具，旨在确保项目版本历史记录的清晰、一致和高度可追溯。

完成开发分支集成

finishing-a-development-branch

jnMetaCode/superpowers-zh

本技能旨在提供一个结构化的开发收尾流程，用于管理功能分支的收尾工作。它强制执行测试验证，检测Git工作区状态，并引导用户选择合并、创建Pull Request、保留工作区或彻底丢弃工作，确保开发工作的完整性和环境清理的安全性。

使用Git工作树进行隔离开发

using-git-worktrees

jnMetaCode/superpowers-zh

该技能用于建立和管理隔离的开发工作区（Worktree）。它遵循严格的流程，优先使用平台原生工具，或回退到手动创建 Git 工作树，确保所有代码修改都在沙箱环境中进行。流程包括检测现有隔离状态、环境依赖安装和基线测试，保障开发环境的纯净性。

KubeSphere DevOps CI/CD 流水线管理

kubesphere-devops-overview

kubesphere/kubesphere

本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，提供完整的持续集成/持续部署（CI/CD）流程管理。它集成了Jenkins，支持图形化和Jenkinsfile两种流水线配置，并利用ArgoCD实现GitOps模式的自动化多集群部署。适用于软件项目全生命周期的DevOps实践。

KubeSphere DevOps Jenkins 配置指南

kubesphere-devops-jenkins

kubesphere/kubesphere

本指南详细介绍了KubeSphere DevOps环境中Jenkins的配置和故障排除。内容涵盖了通过配置即代码（CasC）管理Jenkins，实现LDAP/OIDC等高级认证集成，自定义工作代理（Agent）镜像，以及连接GitLab等外部源。适用于希望构建和维护完整CI/CD流程的工程师。

数字病理全玻片图像处理库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Histolab是一个用于数字病理学领域的全玻片图像(WSI)处理Python库。它能够自动化处理复杂的病理学任务，包括加载多种WSI格式、进行精细的组织区域分割（生成二值掩码），以及从病理切片中提取高质量的、信息丰富的切块。该库支持随机、网格和评分等多重切块策略，非常适合为深度学习模型准备标准化数据集，加速病理研究流程。

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