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文件化项目规划与进度跟踪
planning-with-files-es
OthmanAdi/planning-with-files
344
这是一个基于文件的结构化规划系统,用于管理复杂、多步骤的项目、研究任务或工作流程。它通过创建和维护 task_plan.md 等文件来跟踪进度,并具备文件完整性校验,确保项目计划和进度的不可篡改性。适用于需要高度结构化管理的专业项目。
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Playwright 场景测试生成器
playwright-generate-test
github/awesome-copilot
438
本技能旨在根据用户提供的详细业务场景,自动化生成完整的Playwright端到端测试用例。它遵循预设步骤,利用Playwright MCP工具链,生成可执行的TypeScript代码,并在本地执行和迭代测试,确保测试覆盖率和功能准确性。
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Ruff循环代码质量修复
ruff-recursive-fix
github/awesome-copilot
251
这是一个高级技能,用于自动化Python代码质量的检查和修复。它采用了受控的迭代工作流,支持安全和不安全的自动修复,并每次修复后进行代码格式化和差异审查。该过程会递归重复执行,直到所有发现的问题都被解决或需要用户做出明确决策,确保代码达到高一致性和高质量标准。
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竞品对比与替代方案SEO页面
seo-competitor-pages
sickn33/antigravity-awesome-skills
274
用于生成针对竞争对手意图关键词的SEO内容。该工具能创建结构化的产品对比页(X vs Y)、替代品列表和功能矩阵,全面覆盖竞品对比内容,并包含Schema标记和CTA策略,以最大化转化率和搜索引擎排名。
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代码教育注释生成器
add-educational-comments
github/awesome-copilot
297
该工具能够将现有代码文件转化为具有高度教育意义的学习资源。它模拟专家教育者的角色,根据用户设定的知识水平(初级、中级、高级),为代码添加上下文注释,解释编程概念、最佳实践和设计原理。同时,它会严格保持原始代码的格式、编码和结构完整性。
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Azure资源健康诊断与修复
azure-resource-health-diagnose
github/awesome-copilot
402
这是一个高级自动化工作流,用于分析特定Azure资源的运行健康状态。它能采集和分析来自各种Azure服务(如VM、Web Apps、数据库)的原始日志、遥测数据和性能指标。系统执行全面的根因分析,对问题进行等级划分,并生成可操作的、详细的修复计划,极大缩短了故障排除时间。
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史诗架构规范指令
breakdown-epic-arch
github/awesome-copilot
185
根据产品需求文档帮助高级架构师输出史诗级技术架构规范,涵盖分层架构图、高层特性、技术支撑、技术栈、价值评估与工时预估,适配 TypeScript/Next.js Turborepo 与 tRPC 等堆栈。
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史诗级PRD生成助手
breakdown-epic-pm
github/awesome-copilot
62
为大型SaaS史诗级项目生成完整PRD,从目标、用户、旅程到需求与价值,结构化输出用于后续技术架构制定和协作。
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代码示例蓝图生成器
code-exemplars-blueprint-generator
github/awesome-copilot
382
生成可定制化提示词,扫描代码库以识别跨语言的高质量代码示例,并根据分析深度、分类方式和文档格式记录最佳实践,帮助团队保持编码一致性。
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GitHub Copilot SDK:智能代理应用开发
copilot-sdk
github/awesome-copilot
167
本SDK允许开发者将GitHub Copilot的高级智能代理工作流嵌入到自身应用中。它提供程序化接口,使您能够定义复杂的代理行为、管理工具调用和文件编辑,并实现实时流式响应。适用于构建高度智能的定制工具,实现多语言环境下的复杂自动化任务。
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信用风险数据清洗管道
datanalysis-credit-risk
github/awesome-copilot
242
面向贷前建模的信用风险数据清洗流程,处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征,Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告,方便质量评估与变量筛选。
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结构化GitHub缺陷报告生成器
github-issue-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
209
本工具能够将非结构化、混乱的缺陷输入(如粘贴的错误日志、语音记录、截图)转化为清晰、可操作的GitHub Issue。它会自动构建完整的报告结构,包括重现步骤、预期/实际行为、影响严重程度和环境信息,从而确保开发人员获得专业、完整的缺陷报告,极大地提升了问题报告的效率和准确性。
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