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Power BI
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在Entra ID中管理代理用户身份
entra-agent-user
github/awesome-copilot
117
本指南详细介绍了如何在Microsoft Entra ID中创建和管理“代理用户”。代理用户是一种特殊身份,允许AI代理充当数字工作者,使其具备用户级别的能力(例如访问邮件或Teams),同时保持严格的安全边界。内容涵盖了使用Microsoft Graph API和PowerShell完成代理用户配置的全流程。
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AI驱动的网页应用测试
scoutqa-test
github/awesome-copilot
204
利用AI驱动的探索性测试,对网页应用进行全面的功能审计和验证。该技能可模拟用户行为,检测复杂的缺陷、验证关键流程(如登录或支付),并检查可访问性,确保代码质量。
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Calendly 自动化工具
calendly-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
通过 Rube MCP 的 Calendly 工具包,实现事件列表、受邀者管理、排程链接生成、可用时间查询和组织管理等自动操作,前提是先检索最新的工具模式。
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Power Automate流程调试与根因分析
flowstudio-power-automate-debug
github/awesome-copilot
407
该技能利用FlowStudio MCP服务器,为失败的Power Automate云流程提供高级调试功能。它超越了标准Graph API的顶层状态码限制,直接提供动作级别的输入和输出,帮助用户找到流程失败的真正根源。适用于诊断复杂的表达式错误、连接器认证问题或运行时故障。
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Power Automate流工作站连接器
flowstudio-power-automate-mcp
github/awesome-copilot
159
这是连接AI智能体与Power Automate平台的基础层级。它负责提供安全的身份验证、可靠的工具发现机制,以及处理复杂的API响应。本技能是其他专业工作流技能(如构建、调试、监控等)运行所依赖的底层“管道”,是实现自动化流程的核心。
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DAX公式性能优化
power-bi-dax-optimization
github/awesome-copilot
95
指导 Power BI DAX 专家从性能、可读性、最佳实践和可维护性角度评审公式,建议变量复用、上下文调整与容错处理后输出优化后的公式及说明,适合复杂分析模型。
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Power BI数据模型设计审查
power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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Power BI 性能排查指南
power-bi-performance-troubleshooting
github/awesome-copilot
489
提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程,涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断,并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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Power BI 报表可视化设计
power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
136
提供 Power BI 报表可视化与体验咨询,从业务和数据需求出发,精准选图、布局、配色、排版与交互策略,帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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Power BI 语义建模助手
powerbi-modeling
github/awesome-copilot
455
通过先连接并分析当前模型,再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议,适用于构建可维护的报表数据模型。
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利用周边环境进行地理交叉定位
geo-surrounding-cross
EverMind-AI/EverOS
149
本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征(如特定类型的商业设施或自然地标)进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索,而应将多个细节结合起来,形成独特的地理指纹,从而将大致区域缩小到精确位置,是进行深度信息检索的有效方法。
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分布式大数据计算框架
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Dask是一个强大的Python库,用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作(DataFrame/Array),并处理非结构化数据(Bags)。适用于大规模数据抽取、转换、加载(ETL)、数据分析和分布式机器学习任务。
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