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AI 模型推荐助手

model-recommendation

github/awesome-copilot

分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

查看我负责的拉取请求

my-pull-requests

github/awesome-copilot

该工具用于搜索当前仓库，并列出所有分配给用户的拉取请求（PR）。它提供了每个PR的详细信息，包括目的和当前状态。功能强大，不仅会高亮显示是否等待审核、详细说明任何失败的检查并提供修复建议，甚至可以主动提供请求Copilot进行代码审查的服务，是日常项目进度跟踪和代码审查流程管理的首选工具。

凤凰评估工具包

github/awesome-copilot

Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

凤凰AI追踪指南

phoenix-tracing

github/awesome-copilot

为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南，涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署，助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。

文件化项目规划与进度追踪

planning-with-files-ar

OthmanAdi/planning-with-files

这是一个基于文件的系统，用于组织和追踪复杂的多步骤项目。它通过创建和维护结构化的Markdown文件（如任务计划、进度记录、研究发现）来系统化地记录项目的全过程，适用于任务分析、项目规划和进度回顾，确保流程的完整性和数据可靠性。

基于文件的项目规划与进度跟踪

planning-with-files-de

OthmanAdi/planning-with-files

这是一个基于文件的系统，用于结构化地组织和跟踪复杂、多阶段的项目或研究任务的进展。它会自动生成和管理`task_plan.md`、`findings.md`和`progress.md`等核心文件。适用于需要分解、规划并持续追踪大型、复杂工作流程的专业用户。

Postmark 自动化工具

postmark-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Rube MCP 的 Composio 工具套件自动化 Postmark 事务性邮件：批量模板发送、模板管理、投递统计、弹回与投诉、服务器设置等操作，并提供所需的工具顺序与注意事项。

Pytest测试覆盖率报告生成

pytest-coverage

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该工具用于运行Pytest测试套件并生成详细的代码覆盖率报告。它能够精确找出代码中未被测试覆盖的行，指导开发者补充测试用例，从而显著提高代码的质量和可靠性。

深度代码质量审计手册

quality-playbook

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这是一款全面的多阶段代码质量工程审计工具，旨在超越标准单元测试。它首先深入探索代码库的领域和架构，以推导出行为需求，随后执行一系列严格的测试，包括规范追踪的函数测试、三轮代码审查，以及多模型规范审计。该工具专门用于发现结构代码审查容易遗漏的关键缺陷，适用于任何编程语言。

React 19 源代码迁移指南

react19-source-patterns

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本指南是升级到 React 19 所需的源代码迁移模式参考。它详细列出了关键的 API 变化，例如将 `ReactDOM.render` 升级为 `createRoot().render()`，以及如何处理新的 ref 机制和上下文使用。对于维护和升级大型 React 项目，本书是确保代码兼容性的重要参考资料。

代码重构技巧指南

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本技能提供了全面的代码重构指南和技巧，旨在提高代码结构、可读性和可维护性，同时不改变系统的外部行为。涵盖了如何识别和修复长方法、重复代码、上帝对象（God Object）等常见代码异味。强调重构应采取渐进式、测试驱动和系统化的方法，确保代码质量的稳步提升。

研究知识库：持久化知识管理

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

这是一个持久化的、基于图谱的研究知识库。它能跨越整个科研生命周期，结构化地累积和关联知识，包括研究论文、实验结果、核心想法和可验证的论点。它通过知识网络不断迭代，确保每一次输入都能增强知识的深度，而非仅仅停留在一次性查询记录。

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