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规范驱动开发
spec-driven-development
addyosmani/agent-skills
224
先写规范再编程,明确目标、命令、结构、风格、测试和边界,分阶段评审,确保需求清晰、开发可验证、协作一致。
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卡尔帕锡编码守则
karpathy-guidelines
forrestchang/andrej-karpathy-skills
222
为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则,强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准,避免常见失误。
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AI智能体供应链完整性审计
agent-supply-chain
github/awesome-copilot
292
本技能旨在为AI智能体插件、工具和依赖项提供完整的供应链完整性验证机制。它通过生成确定性的SHA-256哈希清单(INTEGRITY.json),使用户能够精确检测任何未经授权的修改、追踪组件来源,并确保部署的资产与原始版本完全一致。适用于CI/CD流程和代码审查,以保护整个智能体生态系统的安全性。
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代码上下文图谱生成器
context-map
github/awesome-copilot
245
在进行任何代码修改前,使用此模板生成完整的代码上下文图谱。它帮助开发者系统性地分析任务相关的全部文件、依赖关系、测试用例和代码模式。这能够全面掌握代码库的当前状态,评估潜在的风险和影响范围,确保开发流程的完整性和稳定性。
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设计先行系统架构规划
design-first
rohitg00/skillkit
150
本方法论指导用户在编码前进行系统设计,适用于复杂功能或需要重大架构调整的场景。它帮助用户结构化地产出技术设计文档,涵盖系统架构、数据模型、API接口定义、多方案取舍分析和详细实施计划,确保项目从源头具备高度的鲁棒性和清晰性。
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.NET/C# 最佳实践指南
dotnet-best-practices
github/awesome-copilot
463
本指南旨在确保开发者编写的 .NET/C# 代码达到行业最高标准。它详细涵盖了从SOLID原则、依赖注入、设计模式(如Command Handler),到现代功能(如Async/Await、AI集成)和安全性能的最佳实践,帮助构建结构清晰、可维护、高性能的软件系统。
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代码风格配置文件生成器
editorconfig
github/awesome-copilot
157
该工具旨在生成专业的.editorconfig配置文件,确保项目代码风格在所有不同的编辑器和IDE中保持高度一致性。它能分析项目结构和用户偏好,标准化缩进(如空格和制表符)、行尾字符、字符集和尾随空格等通用格式问题,是开发团队维护代码质量和版本控制标准化的关键辅助工具。
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MkDocs 文档多语言翻译生成
mkdocs-translations
github/awesome-copilot
208
本技能用于自动化整个MkDocs文档集的本地化和翻译。它将所有Markdown文件从源语言文件夹翻译到指定的目标语言,完整保留原始的目录结构和Markdown格式。此外,它还会更新内部引用路径,并修改核心的mkdocs.yml配置文件,以确保多语言文档环境的流畅设置。
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AI图像生成与编辑工具
nano-banana-pro-openrouter
github/awesome-copilot
441
该工具利用OpenRouter和Gemini 3 Pro Image模型,提供强大的图像创作能力。支持纯文本提示生成、对现有图像进行精细编辑,以及多图元素合成。用户可自定义分辨率(最高4K),适用于专业设计和创意工作流,实现从概念到高质量图像的完整流程。
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Next.js国际化:添加新语言指南
next-intl-add-language
github/awesome-copilot
468
本指南详细介绍了如何在Next.js项目中利用next-intl实现国际化(i18n)功能。它提供了添加新语言的完整步骤,包括翻译内容更新、配置路由、修改中间件以及更新UI组件,确保应用具备完整的多语言支持。
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ContextMatic服务器上手引导
onboard-context-matic
github/awesome-copilot
353
这是一个交互式的上车引导流程,专为ContextMatic MCP服务器设计。它详细介绍了服务器作为AI代码辅助的“实时、版本感知接地层”的功能,解决了传统AI模型训练数据过时的问题。用户将学习如何通过API发现、模型搜索和端点查找等核心工具,掌握使用该服务器进行项目级准确集成的全流程。
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AI编程代理技能编写指南
skill-authoring
rohitg00/skillkit
94
本指南详细介绍了为AI编程代理编写高质量的SKILL.md文件的方法论。它涵盖了从文件结构(前置元数据、触发词)到内容撰写(核心原则、步骤流程、验证清单)的最佳实践,确保编写出的技能文档具有高度的可操作性和一致性,从而指导AI代理执行复杂任务。
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