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GitHub Copilot SDK：智能代理应用开发

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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。

CI/CD 工作流规范

create-github-action-workflow-specification

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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。

从实施计划创建问题

create-github-issues-feature-from-implementation-plan

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通过解析实施计划，校验现有问题，并根据每个阶段使用 feature_request.yml 或 chore_request.yml 模板自动生成结构化标题和关联要求的 GitHub 问题。

LLMs导航蓝图

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指导如何梳理仓库结构、关键文档与配置，编写遵循 llms.txt 规范的索引文件，让大模型快速掌握项目定位、文档体系与执行路径。

AI规范编写指南

create-specification

github/awesome-copilot

为生成式 AI 解决方案制定精准、结构化的规范模板，明确目标、需求、约束、接口与验证标准，便于自动化理解与执行。

技术调研脉络文档

create-technical-spike

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用于创建时间限定的技术探索文档，记录研究问题、可交付物和决策依据，保障实现前的关键信息清晰透明。

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。

Datadog 自动化工具

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通过 Rube MCP 的 Composio 套件自动化 Datadog 的指标查询、日志搜索、监控/看板管理以及事件与维护窗口创建，始终以当前工具 schema 为准。

信用风险数据清洗管道

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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。

Dataverse Python 高级模式

dataverse-python-advanced-patterns

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为 Dataverse Python SDK 生成生产级代码，展示高级错误处理与重试、批量操作、OData 查询优化、表元数据管理、配置与超时、缓存清理、大文件上传以及 Pandas 集成等能力。

Dataverse生产级Python代码生成

dataverse-python-production-code

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本技能指导如何使用Python开发与Microsoft Dataverse集成的生产级应用。核心在于掌握企业级最佳实践，包括使用DataverseError进行完善的错误处理、实现指数退避的重试机制，以及利用OData标准（如筛选、选择字段）优化API调用，确保代码的健壮性、可维护性和生产可用性。

微软声明式代理开发套件

declarative-agents

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提供适用于 Microsoft 365 Copilot 的声明式代理开发套件，涵盖基础、企业与校验工作流，支持 TypeSpec 定义、JSON 模式校验与 Agents Toolkit 集成，助力规划、测试、部署与优化代理能力。

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