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Calendly 自动化工具
calendly-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
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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Canva 自动化工具
canva-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
186
通过 Rube MCP 的 Composio 工具套件自动化 Canva 设计流程,包含枚举/创建/导出/上传/整理/模板数据填充,并通过异步任务轮询确保结果。
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CentOS排障流程
centos-linux-triage
github/awesome-copilot
252
指导在RHEL兼容环境下使用systemctl、journalctl、dnf/yum和日志诊断CentOS问题,并给出SELinux、firewalld相关的修复、验证及回滚命令。
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代码示例蓝图生成器
code-exemplars-blueprint-generator
github/awesome-copilot
382
生成可定制化提示词,扫描代码库以识别跨语言的高质量代码示例,并根据分析深度、分类方式和文档格式记录最佳实践,帮助团队保持编码一致性。
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Confluence自动化内容管理工具
confluence-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
该工具集通过Rube MCP提供全面的Confluence自动化能力。它支持自动化整个文档生命周期,包括页面创建与更新、使用CQL进行高级内容搜索、空间管理以及标签应用。非常适用于需要简化知识库维护和内容治理的团队。
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GitHub Copilot SDK:智能代理应用开发
copilot-sdk
github/awesome-copilot
167
本SDK允许开发者将GitHub Copilot的高级智能代理工作流嵌入到自身应用中。它提供程序化接口,使您能够定义复杂的代理行为、管理工具调用和文件编辑,并实现实时流式响应。适用于构建高度智能的定制工具,实现多语言环境下的复杂自动化任务。
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为AI代码代理生成项目文档
create-agentsmd
github/awesome-copilot
184
本指南详细介绍了AGENTS.md文件的结构和内容规范。该文件充当“代理专用README”,旨在为AI代码代理提供全面的技术上下文和操作指令,包括项目设置、开发流程、测试方法和代码规范。它弥补了传统README的不足,专注于为自动化工具提供机器可读的深度技术信息,最大化AI开发效率。
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AI规范编写指南
create-specification
github/awesome-copilot
368
为生成式 AI 解决方案制定精准、结构化的规范模板,明确目标、需求、约束、接口与验证标准,便于自动化理解与执行。
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Spring Boot Java 快速启动
create-spring-boot-java-project
github/awesome-copilot
309
提供 Spring Boot 3.4.5(Java 21)项目的脚手架流程,包括依赖、配置、Docker Compose 服务(Redis/PostgreSQL/Mongo)、文档插件和 Maven 构建测试命令,便于快速启动和验证。
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TUnit单元测试最佳实践
csharp-tunit
github/awesome-copilot
329
本文档详细介绍了使用TUnit框架进行高效单元测试的最佳实践。内容涵盖了项目配置、遵循AAA模式的测试结构、数据驱动测试(Data-Driven Tests)的实现,以及使用强大的流畅断言(Fluent Assertions)进行验证。同时指导用户如何利用生命周期钩子(Hooks)和处理高级测试场景,是进行.NET单元测试的权威指南。
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Dataverse Python 高级模式
dataverse-python-advanced-patterns
github/awesome-copilot
188
为 Dataverse Python SDK 生成生产级代码,展示高级错误处理与重试、批量操作、OData 查询优化、表元数据管理、配置与超时、缓存清理、大文件上传以及 Pandas 集成等能力。
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Dataverse生产级Python代码生成
dataverse-python-production-code
github/awesome-copilot
200
本技能指导如何使用Python开发与Microsoft Dataverse集成的生产级应用。核心在于掌握企业级最佳实践,包括使用DataverseError进行完善的错误处理、实现指数退避的重试机制,以及利用OData标准(如筛选、选择字段)优化API调用,确保代码的健壮性、可维护性和生产可用性。
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