通过 CLI 对 Fabric Data Warehouse、Lakehouse SQL Endpoint 和 Mirrored Database 执行只读 T-SQL 查询。对任何 lakehouse 数据查询（行数、SELECT、过滤、聚合）的默认技能，除非用户明确要求 PySpark 或 Spark DataFrame。当用户想要：(1) 查询 warehouse/lakehouse 数据；(2) 统计行数或探索 lakehouse 表；(3) 发现 schema/列；(4) 生成 T-SQL 脚本；(5) 监控 SQL 性能；(6) 导出结果为 CSV/JSON。针对 Fabric notebook 单元格（%%sql 或其他 notebook magic）请使用 `spark-authoring-cli` 而非本技能。触发语：warehouse、SQL query、T-SQL、query warehouse、show warehouse tables、show lakehouse tables、query lakehouse、lakehouse table、how many rows、count rows、SQL endpoint、describe warehouse schema、generate T-SQL script、warehouse performance、export SQL data、connect to warehouse、lakehouse data、explore lakehouse。

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API 开发规范

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io.github.labring/FastGPT/api-development

FastGPT API 开发规范。重点强调使用 zod schema 定义入参和出参,在 API 文档中声明路由信息,编写对应的 OpenAPI 文档,以及在 API 路由中使用 schema.parse 进行验证。

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代码变更审查

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io.github.QwenLM/qwen-code/review

审查改动过的代码，关注正确性、安全、代码质量与性能。当用户要求审查代码改动、某个 PR 或指定文件时使用。可用 /review、/review <pr-number>、/review <file-path> 调用，或加上 /review <pr-number> --comment 以在 PR 上发布行内评论。通过 --effort low|medium|high 在深度与速度之间取舍（PR 默认 high，本地改动默认 medium）。

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文档审阅

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io.github.EveryInc/compound-engineering-plugin/ce-doc-review

以特定角色视角审阅需求、计划或规格文档。当用户希望改进已有的规划文档时使用。

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TypeScript 规范

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io.github.BTMuli/TeyvatGuide/typescript-standards

按照 TeyvatGuide 的 ESLint、Prettier、类型声明、const-enum、运行时值与 TSDoc 约定编写和审查 TypeScript 与 Vue 代码。在修改 .ts、.d.ts 或 .vue 文件时使用，尤其是类型、枚举、导出 API 与 Vue 状态。

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code-review(代码审查)

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io.github.asgeirtj/system_prompts_leaks/code-review

按给定强度审阅当前 diff 的正确性缺陷和复用/简化/效率优化(low/medium:更少、高置信度发现;high→max:覆盖更广、可能含不确定发现;ultra:云端多 agent 深度审查)。传 --comment 以行内 PR 评论发布发现,或传 --fix 在审查后将修改应用到工作树。

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design-sync(设计体系同步)

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io.github.asgeirtj/system_prompts_leaks/design-sync

将 React 设计体系推送到 claude.ai/design。运行一个转换器,打包真实组件代码(来自 Storybook 或独立包)并上传。当用户执行 /design-sync 或说 "sync my design system to Claude Design" 时使用。

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前端国际化

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io.github.rommapp/romm/frontend-i18n

RomM 前端（v1 与 v2）的国际化。在 frontend/src/locales/ 下新增、重命名或移除任何用户可见字符串/翻译键时使用。涵盖 en_US 为源语言的规则、同一变更中必须为所有 locale 目录添加新键的要求、namespace 布局，以及 CI 中强制的 check_i18n_locales.py 校验器。任何对 frontend/src/locales/** 的变更都会触发。

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browser-cdp（复用登录态的 CDP 控制）

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io.github.worldwonderer/oh-story-claudecode/browser-cdp

当需要通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）控制 Chrome 浏览器并复用已有登录会话时使用本技能。涵盖：以调试模式启动 Chrome、打开 URL、等待页面加载、执行 JavaScript、截取快照、提取认证令牌。触发词：browser automation、CDP、agent-browser、浏览器操作、操作浏览器、Chrome CDP、复用登录态、extract token from browser。

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测试失败分诊

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io.github.dotnet/maui/review-test-failures

将 PR 的 CI/测试失败归类为可能由 PR 引起或无关，并与基线分支对比，给出整体可合并性结论。使用收集到的 GitHub/AzDO/Helix 上下文及共享的 MAUI CI 事实。

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本地 AI Agent local-ai-agents

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io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/local-ai-agents

使用 Microsoft Foundry Local 与 Qwen 函数调用模型，构建完全在开发者工作站上运行的本地优先 AI agent。涵盖小语言模型（SLM）、OpenAI 兼容的本地端点、沙箱化本地工具、基于 Chroma 的本地 RAG、本地 MCP server、云/本地混合路由，以及隐私/成本/离线的权衡取舍。基于《AI Agents for Beginners》第 17 课。适用于：本地运行 agent、离线 agent、端侧 agent、Foundry Local、Qwen 函数调用、本地工具调用、本地 RAG、Chroma 向量数据库、本地 MCP server、注重隐私的 agent、本地与云混合 agent、小语言模型 agent、本机上的工程助手。不适用于：大规模云端 agent 部署（用 deploying-scalable-agents / 第 16 课）、初次构建 agent 概念（第 01 课）、Foundry（云端）托管 agent、GPU 集群/服务端推理资源开通。

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部署可扩展 Agent deploying-scalable-agents

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io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/deploying-scalable-agents

把可用的 agent 原型带至 Microsoft Foundry 上可扩展、可观测的生产部署。涵盖部署模式（客户端托管、托管 agent、agent 工作流）、agent 生命周期、模型路由、响应缓存、评估门禁、人工审批环节、基于 OpenTelemetry 的可观测性、成本优化，以及用 AI Smoke Test 动作对已部署 agent 做冒烟测试。基于《AI Agents for Beginners》第 16 课。适用于：将 agent 部署到生产、为 agent 扩容、Microsoft Foundry 托管 agent、Foundry Agent Service、模型路由、响应缓存、评估门禁、发布门禁、人工审批工作流、agent 可观测性、agent 追踪、agent 成本优化、对托管 agent 做冒烟测试、生产客服 agent。不适用于：初次构建 agent（请从第 01 课开始）、在本地设备上运行 agent（用 local-ai-agents / 第 17 课）、与 agent 无关的 Azure 基础设施开通、非 Foundry 的部署目标。

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Azure OpenAI 迁移 Responses API azure-openai-to-responses

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io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/azure-openai-to-responses

将 Python 应用从 Azure OpenAI Chat Completions 迁移到 Responses API。涵盖 AzureOpenAI/AsyncAzureOpenAI 客户端向 v1 端点的迁移、流式输出、工具、结构化输出、多轮对话、EntraID 认证与模型兼容性检查。聚焦 Python，针对 Azure OpenAI。适用于：迁移到 Responses API、从 chat completions 切换、openai responses、升级 openai SDK、Responses API 迁移、从 completions 转向 responses、gpt-5 迁移、azure openai python 迁移、chat completions 转 responses、AzureOpenAI 转 OpenAI 客户端、python azure openai 升级。不适用于：从零构建新应用（直接用 responses）、Node/TypeScript/C#/Java/Go 迁移（本 skill 仅支持 Python）、Azure 基础设施搭建（用 azure-prepare）、部署模型（用 microsoft-foundry）。

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io.github.microsoft/ai-agents-for-beginners/azure-openai-to-responses

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SpacetimeDB TypeScript 服务端

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io.github.clockworklabs/SpacetimeDB/typescript-server

SpacetimeDB TypeScript 服务端模块 SDK 参考。用于以 TypeScript 编写表、reducer 或模块逻辑。

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本地任务代理运行调试

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io.github.PostHog/posthog/debugging-local-task-agent-runs

调试本地 PostHog 任务运行的输出——向导云运行路径：在本地 Temporal `process-task` 工作流下于 Docker 沙箱中执行（先由向导集成 PostHog，再由编码代理提交并开 PR）。当本地运行卡住、失败或无输出，或需要读取向导/代理日志时使用。涵盖本地跑云运行所需的 `.env.local` 键与 `ai_features` intent、查找任务 UUID（docker ps、temporal CLI、localhost:8081 的 Temporal UI）、在沙箱容器内实时跟踪日志（`/tmp/posthog-wizard.log`、`/tmp/agent-server.log`），以及沙箱销毁后从对象存储读取按运行持久化的控制台日志。触发词：task-sandbox、run_wizard、agent-server、process-task、SANDBOX_PROVIDER、LLM_GATEWAY、cloud_run、posthog-wizard.log。

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部署 3D 检测与跟踪

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io.github.NVIDIA/skills/vss-deploy-detection-tracking-3d

以 MV3DT 模式（`MODE=mv3dt`）部署并运行 RTVI-CV-3D 微服务：逐相机 DeepStream 感知，加上标定相机的 BEV 融合。支持内置样例数据集、自定义视频文件与 RTSP 流；缺少标定时会串联调用 `vss-generate-video-calibration`。完整仓库蓝图请用 `vss-deploy-profile`，单相机 2D 检测请用 `vss-deploy-detection-tracking-2d`。

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