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Markdown 到 HTML 转换器

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将 Markdown 文件转换为 HTML，结合 marked.js、pandoc、gomarkdown 的转换逻辑，支持单文件与批量处理，还能在 Jekyll、Hugo 等模板系统中生成静态站点预览或 HTML 文档。

MCP 服务器生成器

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生成一个面向 Copilot Studio 的 Power Platform MCP 连接器服务器，包含 Swagger 定义、元数据、C# 脚本、JSON-RPC 处理、工具与资源输出、符合架构约束的参数和可流式 MCP HTTP 接口，便于部署与验证。

构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

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本指南为开发者提供了一个完整的框架，用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具，处理复杂的认证（OAuth 2.0/SSO），从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。

M365 MCP 代理部署管理

mcp-deploy-manage-agents

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在 Microsoft 365 管理中心部署并治理 MCP 声明式代理，管理其生命周期、分配、访问控制与合规，保障组织级 Copilot 能力的安全上线。

苏格拉底式辅导指南

mentoring-juniors

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为初级开发者与 AI 新手提供一套苏格拉底式辅导方法，通过提问引导、Copilot 反思循环及安全提醒，强调理解而非直接给答案，适用于训练期与日常开发沟通。

微软智能体框架开发指南

microsoft-agent-framework

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本指南用于开发、重构和维护基于微软智能体框架（Agent Framework）的应用程序。它为 .NET 和 Python 提供了统一的最佳实践指导，是语义内核（Semantic Kernel）和 AutoGen 的现代化替代方案。核心内容包括异步编程模式、错误处理、以及复杂的智能体与工作流程编排，确保开发符合最新的官方最佳实践。

AI 模型推荐助手

model-recommendation

github/awesome-copilot

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。

元数据和日志推送到Monte Carlo

monte-carlo-push-ingestion

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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。

dbt数据变更验证工作簿生成

monte-carlo-validation-notebook

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于为dbt模型或快照的变更自动生成交互式SQL验证工作簿。它能解析来自GitHub PR或本地仓库的变更，生成“前”（生产环境）和“后”（开发环境）的对比查询，从而帮助用户进行全面的数据质量和业务逻辑一致性验证。

多阶段Docker最佳实践

multi-stage-dockerfile

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本指南详细介绍了创建优化、安全且高效的多阶段Dockerfiles的最佳实践。它指导用户如何将构建环境与最小化的运行环境分离，从而大幅减小镜像体积和攻击面。内容涵盖了层缓存优化、安全加固（非root用户）以及使用最小基础镜像等关键技术。

查看我负责的拉取请求

my-pull-requests

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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。

n8n工作流Python代码节点

n8n-code-python

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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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