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表模型编辑器文档与配置指南

te-docs
data-goblin/power-bi-agentic-development
257
本指南提供了使用 pbi-search 命令行工具搜索多元化BI文档（包括TE文档、DAX指南、Power BI等）的方法。同时，它详细介绍了表模型编辑器（TE）的关键配置文件（如.tmuo、Preferences.json）的结构和用途，帮助用户进行高级数据建模和部署配置。
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表格编辑器2 CLI参考手册

te2-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
220
本手册详细介绍了表格编辑器2（TE2）的命令行接口（CLI）使用指南。它提供了完整的语法和使用示例，用于自动化数据模型的管理。主要功能包括模型部署到XMLA端点、执行C#脚本、运行最佳实践分析（BPA）、模式校验和CI/CD集成，适用于Windows环境下的数据模型自动化流程。
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TMDL文件编写与编辑指南

tmdl
data-goblin/power-bi-agentic-development
120
提供关于在PBIP项目中直接编写和编辑TMDL（表模型定义语言）文件的专业指导。当无法使用专业工具（如Tabular Editor CLI或Power BI Desktop）时，适用于快速进行文本级的修复（如描述、格式字符串或添加度量值），尤其是在Git工作流或手动调整场景。
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实验设计规划工具

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
140
本工具用于指导用户在数据收集前规划实验设计，帮助选择最合适的实验结构。它可以指导随机化、分组或因子实验设计，确保结果具备可解释性。适用于科学研究的初期规划、受试者分组分配或响应面优化等场景。
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从代码历史中提取可重用技能

lore
specstoryai/getspecstory
319
该技能能够帮助用户将遍布各类AI代理（如Claude、Codex、Gemini等）的庞大代码历史，提取并结构化为一个持久的知识库。它通过提供可复现的工作流证据，并提供交互式界面，将这些过去的实践提炼成可重用、可安装的技能，从而构建起用户完整的智能体技能生态系统。
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Pinecone RAG系统构建指南

pinecone-rag
github/awesome-copilot
109
本技能指导用户使用Pinecone构建生产级的检索增强生成（RAG）系统或持久化智能体记忆。流程涵盖了索引配置、文档嵌入、批量数据上传、密集语义搜索、混合检索（Hybrid Search）以及高级元数据过滤等核心步骤，适用于构建可扩展的企业知识库问答系统。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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假设树自主优化系统

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
本技能实现基于假设树的自主优化循环。它能够对代码、模型或数据管道等具体“人工制品”进行长期、迭代的优化。通过维护一个持续的假设树结构，协调多个子智能体进行实验，并利用独立的测试评估器防止过拟合。特别适用于复杂的基准测试、模型调优或复杂的Agent工程化。
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代码优化与重构专家

max
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
Max是一个专业的代码优化与重构工具，专注于提升已工作代码的质量。它通过优化算法复杂度、提取冗余逻辑、清除死代码和提升代码可读性来改善项目。其核心原则是“不改变行为”，所有修改都必须通过全面的测试，确保代码在性能和功能上都保持稳定可靠。
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全方位质量保证测试生成器

quinn
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
Quinn负责设计和执行全方位的测试套件，从单元测试到端到端测试。其核心作用是验证系统是否完全符合业务需求和验收标准。它特别擅长发现功能缺失、未处理的边界条件和异常路径，确保系统具备高可信赖性。
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需求规格分析专家代理

rex
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
Rex是一个基础的AI代理，其核心功能是将用户输入的模糊需求，转化为精确、清晰、结构化的技术规格。它扮演需求分析师的角色，通过提问、识别边界条件和定义范围（如MoSCoW），确保所有后续的开发阶段（规划、架构、实现）都基于同一份权威文档，从而最大限度地减少猜测和范围蔓延。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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