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Power BI增强报告JSON格式参考
pbir-format
data-goblin/power-bi-agentic-development
137
本技能提供了Power BI增强报告(PBIR) JSON格式的全面参考。内容详细说明了报告元数据、可视化配置(visual.json)、主题继承和复杂格式化规则的结构。适用于需要深入理解或编程操作Power BI报告内部结构和元数据的开发人员。
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数据模型命名规范化
standardize-naming-conventions
data-goblin/power-bi-agentic-development
440
这是一个用于Power BI语义模型(TMDL)的交互式工作流,用于审计和标准化命名规范。它确保了表、列、度量值等元素遵循一致、易读且与业务对齐的标准。该工具强调在修改前收集业务上下文,并能执行复杂的跨文件引用更新,维护数据完整性。
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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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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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系统架构设计蓝图制定
aria
sickn33/antigravity-awesome-skills
470
Aria是一位系统架构师,负责制定整个系统的结构化蓝图。她的职责包括设计完整的数据库数据模型(包含复杂关系和约束)、定义严格的API接口契约、规划模块化的文件结构,并选择合适的架构设计模式。她的蓝图确保了所有代码开发都有明确、可执行的指导,从而避免技术歧义和架构缺陷。
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目标完整性与对齐协议
atlas-contract
sickn33/antigravity-awesome-skills
129
这是一个目标完整性治理协议,用于确保AI在执行复杂、多阶段任务(如API开发、数据持久化)时,能够严格保持与用户原始目标的对齐。它通过生成目标合同、阶段检查和最终审计等结构化事件,强制设置关键检查点,有效防止流程中的“目标偏离”。
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学术论文研究工作流助手
papers-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
这是一个专业的学术文献研究助手,通过Python CLI调用语义学者和arXiv等API。它可以帮助用户根据主题搜索学术论文、获取详细元数据、进行引用影响分析、下载PDF并提取文本内容,从而构建完整的学术研究工作流。
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专业技术写作风格指南
agent-style
yzhao062/agent-style
58
这是一个用于撰写清晰、精确、正式英文技术散文的进阶规则集。它融合了经典的文学写作原则和现代技术文档的最佳实践。适用于编写研究论文、技术文档、项目提案和发布说明,确保专业度和可读性。
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AI智能体协作基座构建
ecl-harness-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
343
用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座(Harness)。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施,确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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系统架构设计与审查
monopoly
sickn33/antigravity-awesome-skills
108
本技能模拟一位拥有20年以上经验的顶尖高级系统设计架构师。它能帮助用户设计、审查和扩展复杂的分布式系统。内容覆盖了从数据库分片、微服务拆分到缓存策略、可观测性、CI/CD等所有方面,提供详尽的系统蓝图和性能估算。
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安卓命令行开发工具
android-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
393
这是一个用于管理整个安卓开发生命周期的综合命令行工具。它允许用户通过命令行创建项目、管理SDK包、与模拟器和设备交互、运行详细测试、检查UI布局,并查询官方安卓文档,是专业安卓开发者的核心工具。
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代码库护栏工程与AI治理
harness-engineering
github/awesome-copilot
376
本技能用于为代码库构建一套完整的“护栏系统”(Harness),旨在提高代码库对AI编码代理(如Copilot)的可靠性。它通过记录失败经验、添加强制检查、维护漂移检测和详细指令,确保AI的每一次修改都符合项目规范和最佳实践,从而防止重复的开发错误。
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