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搜索 Python ，共找到 824 条记录

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谷歌表格数据自动化工具

google-sheets-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具提供了一个轻量级、独立的Google Sheets集成方案，支持完整的读写权限。用户可以使用Python脚本实现数据自动化处理，功能包括获取指定范围数据、按CSV或JSON格式导出、搜索工作表，以及批量更新、追加或清除单元格内容。适用于自动化数据报告和工作流流程。

微软智能体框架开发指南

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github/awesome-copilot

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。

n8n工作流Python代码节点

n8n-code-python

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Phoenix 大模型应用评估工具

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Phoenix Evals 是一款用于构建和运行 AI/LLM 应用评估器的工具。它支持代码评估和 LLM 评估，涵盖 RAG 系统、数据集创建、实验运行及生产环境监控。用户可通过 Python 或 TypeScript 实现模型性能验证，确保系统可靠性与准确性。

Phoenix LLM 追踪指南

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github/awesome-copilot

基于 OpenInference 语义规范为 Phoenix 平台的 LLM 应用添加追踪能力，涵盖环境搭建、自动与手动埋点、9 种 Span 类型、会话跟踪，以及生产环境的批量上报与 PII 脱敏，支持 Python 与 TypeScript。

Python MCP 服务器生成器

python-mcp-server-generator

github/awesome-copilot

使用官方 MCP Python SDK v2 生成 Python Model Context Protocol 服务器：搭建 uv 项目、定义带类型提示的工具与错误处理、编写内存测试，并配置 VS Code 或 Claude Desktop 客户端。

PyPI 包构建指南

python-pypi-package-builder

github/awesome-copilot

从项目骨架、构建后端、类型提示到 lint、测试、版本和 CI，全面指导如何按现代标准设计、验证并通过 Trusted Publishing 将 Python 库/SDK/CLI 发布到 PyPI。

技术栈蓝图生成器

technology-stack-blueprint-generator

github/awesome-copilot

该工具能够深度分析代码库，自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈，包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例（如API和数据访问层）以及架构图，确保开发项目在架构上保持高度一致性。

Git工作树隔离开发环境

using-git-worktrees

jnMetaCode/superpowers-zh

本技能旨在指导用户建立完全隔离的开发工作区。它提供了一套完整的流程，用于确保所有的开发更改不会污染主分支。流程包括检测当前工作区状态、创建新的隔离工作树（优先使用原生工具），并负责安装项目依赖和运行基线测试，确保开发工作从一个干净、稳定的状态开始。

技能卡语义搜索与检索

lsdefine/GenericAgent

这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。

Adaptyv 生物发现 API 集成

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

利用 Adaptyv 生物发现 API 和 Python SDK 设计蛋白质表征实验。支持成本估算、序列提交、进度监控及结果获取，适用于结合筛选和亲和力测定。需令牌认证及 Python 3.11+ 环境。

Aeon 时间序列机器学习工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

基于 Python 的 scikit-learn 兼容时间序列机器学习工具包，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似性搜索与距离度量，适用于单变量和多变量时序数据分析。

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