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Copilot 迁移指令生成器

generate-custom-instructions-from-codebase

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通过对比两个项目版本，自动提炼 Copilot 迁移指令，涵盖结构、代码、配置等差异，帮助在升级、重构或技术迁移时保持一致的转换规则与校验流程。

Copilot 配置入门指南

github-copilot-starter

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根据项目技术栈和开发方式，生成完整的 GitHub Copilot 配置，包括仓库指令、技能、代理和（如适用）工作流文件，确保协助行为一致且可复用。

AI产品落地销售策略

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为AI产品制定上市策略，解决“谁负责故障”类担忧，选择协作方式并针对成本波动定价，帮助在企业中推动自主智能体的采购与落地。

Copilot CLI LSP 配置向导

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自动化为 Copilot CLI 安装并配置语言服务器，处理操作系统检测、配置合并与验证，确保跳转定义、悬停等代码智能在多语言项目中可用。

智能体技能构建模板

make-skill-template

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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。

MCP 服务器生成器

mcp-copilot-studio-server-generator

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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。

AI 模型推荐助手

model-recommendation

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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。

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。

Napkin 可视化白板协作

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Napkin 为 Copilot CLI 提供浏览器白板，让律师、产品经理等通过绘图和便签表达想法，Copilot 读取截图与 JSON 内容，回馈分析、建议与后续步骤。

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