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Java代码重构：移除参数

java-refactoring-remove-parameter
github/awesome-copilot
196
本技能专注于Java语言中的“移除参数”重构模式。它指导用户系统性地分析方法，识别并消除了冗余或未使用的参数。通过应用此重构，开发者能够显著提高代码的可读性和可维护性，降低模块耦合度，使代码结构更加简洁高效，同时保证原有功能不受影响。
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仓库贡献规范

make-repo-contribution
github/awesome-copilot
64
明确了仓库贡献流程的底线要求，强调在开 issue、建分支、提交 commit 或 PR 前需查找贡献文档，遵循分支命名、提交信息、模板、测试/构建等规范，并避免执行被禁止的操作。
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智能体技能构建模板

make-skill-template
github/awesome-copilot
411
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。
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会议记录助手

meeting-minutes
github/awesome-copilot
133
为60分钟以内的内部会议生成简洁、可执行的会议纪要，涵盖元数据、出席情况、议程、决议、带负责人与截止日的行动项以及后续步骤，便于转化为任务跟踪。
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记忆指令合并器

memory-merger
github/awesome-copilot
296
在 VS Code 中将某个领域的成熟记忆内容合并到对应的指令文件，可选全局或工作区范围，保留知识、减少重复，并在完成质量评估后再更新源文件。
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AI 模型推荐助手

model-recommendation
github/awesome-copilot
267
分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。
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Monday工作流自动化

monday-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
317
通过 Rube MCP 的 Monday 工具链自动化管理 Monday.com 的看板、任务、字段、分组与更新；先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema，再确保连接处于 ACTIVE，适合无代码工作流自动化。
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元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在帮助用户从任何数据仓库收集关键数据资产（包括元数据、数据血缘和查询日志），并通过推入式API直接发送到Monte Carlo。这解决了传统拉取收集器无法覆盖的场景，例如自定义血缘关系或缺失的查询历史记录。
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n8n工作流Python代码节点

n8n-code-python
sickn33/antigravity-awesome-skills
250
本指南详细介绍了如何在n8n工作流中编写和管理Python代码。它涵盖了数据访问模式（如_input.all()、_input.item），支持批处理和单项处理等多种运行模式，帮助用户实现复杂的数据转换和工作流逻辑。同时，也提醒用户注意Python的局限性，并推荐优先使用JavaScript。
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操作感知的节点配置指南

n8n-node-configuration
sickn33/antigravity-awesome-skills
251
本指南详细介绍了在工作流自动化平台（如n8n）中配置复杂节点的最佳实践。它指导用户如何理解节点操作（Operation）对字段的约束、处理属性依赖关系，并通过掌握渐进式披露机制，确保工作流配置的准确性和高效性。
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.NET NuGet包管理指南

nuget-manager
github/awesome-copilot
126
用于管理.NET项目和解决方案中的NuGet包依赖。本技能指导用户严格使用`dotnet`命令行工具进行包的添加、移除和版本更新，强调了项目依赖的完整性和一致性。它提供了详细的版本更新工作流程，包括版本验证和恢复操作，以确保开发环境的稳定。
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Outlook 自动化套件

outlook-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
通过 Rube MCP 上的 Composio 工具集自动化 Outlook 邮件、日历、联系人、文件夹和附件操作，在配置连接并先调用工具搜索后即可用 KQL/OData 语法完成查找与管理流程。
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