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Skill UI

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结构化GitHub缺陷报告生成器

github-issue-creator

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

谷歌表格数据自动化工具

google-sheets-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具提供了一个轻量级、独立的Google Sheets集成方案，支持完整的读写权限。用户可以使用Python脚本实现数据自动化处理，功能包括获取指定范围数据、按CSV或JSON格式导出、搜索工作表，以及批量更新、追加或清除单元格内容。适用于自动化数据报告和工作流流程。

企业客户导入框架

gtm-enterprise-onboarding

github/awesome-copilot

面向企业客户的四阶段导入框架，从签约到价值实现，强调前期负责人确认、预防第4周“失联”及第12周“采纳断崖”、并在首次会议前完成销售转交和内部准备，提升实施成功率、降低流失。

查看我负责的拉取请求

my-pull-requests

github/awesome-copilot

该工具用于搜索当前仓库，并列出所有分配给用户的拉取请求（PR）。它提供了每个PR的详细信息，包括目的和当前状态。功能强大，不仅会高亮显示是否等待审核、详细说明任何失败的检查并提供修复建议，甚至可以主动提供请求Copilot进行代码审查的服务，是日常项目进度跟踪和代码审查流程管理的首选工具。

并行根因分析协作调查

parallel-investigation

rohitg00/skillkit

这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程（如数据库、应用代码、基础设施），并管理同步点，通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。

PostgreSQL 优化助手

postgresql-optimization

github/awesome-copilot

为 PostgreSQL 开发者提供特有功能、高级数据类型与性能调优指导，涵盖 JSONB、数组、窗口函数、全文检索、扩展等用例，帮助优化查询、索引与分析流程。

Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review

github/awesome-copilot

这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。

论文至会议演示幻灯片

presenting-conference-talks

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本技能能够将一份完整的学术研究论文，高效转化为专业的会议演示幻灯片。它提供两种输出格式：用于精美排版的Beamer LaTeX PDF和可编辑的PPTX。支持多种演讲类型（海报、重点、口头报告、邀请报告），并包含详细的演讲结构和讲稿指南，是学术研究人员准备大型会议演讲的必备工具。

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。

代码审查与重构专家

review-and-refactor

github/awesome-copilot

模拟资深软件工程师，对项目代码进行全面深度审查和重构。根据项目设定的所有编码规范和最佳实践进行优化，确保代码结构清洁、高可维护性。重构过程不会修改文件结构，并且必须保证所有现有测试用例通过，保持代码完整性。

结构化计划执行代理

structured-autonomy-implement

github/awesome-copilot

这是一个高级执行代理，用于确保项目或任务的实施过程高度结构化和精确。它严格遵循提供的实施计划，只进行指定的修改，并在每一步完成后更新计划文档，直到完成所有步骤和测试。适用于需要高精度、流程化执行的软件开发或项目管理场景。

结构化代码审查流程

structured-code-review

rohitg00/skillkit

这是一个全面的五阶段代码审查方法论，用于提高代码质量。它系统地检查代码是否满足需求、逻辑是否正确、可维护性、测试覆盖率以及安全性和性能漏洞。反馈级别清晰（如严重、主要、次要），确保代码达到高标准。

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