agent-architecture
Design AI agent architectures through requirements discovery, or audit and diagnose architectural flaws in existing agents. Architecture only; excludes implementation and general code review.
Đang tải…
Một nơi để tìm skill cho agent AI theo từng lĩnh vực, cài bằng một dòng lệnh, rồi học cách dùng qua guide và quiz.
Mỗi skill qua kiểm tra tự động trước khi lên hub. Skill lỗi hoặc bị báo cáo nhiều sẽ tự ẩn.
557 skill
Chép một lệnh, skill nằm sẵn trong dự án của bạn, luôn là bản mới nhất của repo gốc.
Guide và khoá học có quiz, viết cho người dùng agent AI.
0 guide · 0 bài học
Chọn skill theo domain, tải nhiều skill một lần, học cách dùng agent qua guide và quiz.
npx degit github/awesome-copilot/skills/agent-architectureHub chỉ lưu con trỏ tới repo gốc của skill và luôn đọc SKILL.md mới nhất của repo đó. Mỗi skill được kiểm tra trước khi hiển thị, không có bản sao nào nằm lại trên hub.
source:
repo: github/awesome-copilot
Gửi link tới thư mục chứa SKILL.md trên GitHub. Hub kiểm tra chất lượng và mở pull request vào repo nội dung giúp bạn, maintainer review trước khi lên trang.
Xếp theo số sao GitHub của repo gốc, mỗi repo một skill.
Design AI agent architectures through requirements discovery, or audit and diagnose architectural flaws in existing agents. Architecture only; excludes implementation and general code review.
You need to EVALUATE OR IMPROVE or OPTIMIZE an existing LLM agent's output quality - including improving tool selection accuracy, answer quality, reducing costs, or fixing issues where the agent gives wrong/incomplete responses. Evaluates agents systematically using MLflow evaluation with datasets, scorers, and tracing. IMPORTANT - Always also load the instrumenting-with-mlflow-tracing skill before starting any work. Covers end-to-end evaluation workflow or individual components (tracing setup, dataset creation, scorer definition, evaluation execution).
Design production-grade multi-agent workflows with clear pattern choice (sequential, parallel, hierarchical), handoff contracts, failure handling, and cost/context controls. Use when architecting a multi-step agent pipeline, choosing between single-agent vs multi-agent approaches, or refactoring an LLM workflow that suffers from context bloat or unreliable handoffs.
Build production Apache Airflow DAGs with best practices for operators, sensors, testing, and deployment. Use when creating data pipelines, orchestrating workflows, or scheduling batch jobs.
Deep Amazon review analysis for competitive intelligence and product improvement. Extract sentiment patterns, recurring complaints, feature requests, and competitive insights from customer feedback. Turn reviews into actionable product development and marketing strategies. Use when the user asks about review analysis, customer feedback, product complaints, sentiment analysis, or what customers think about products.
Comprehensive AutoCAD .NET API reference for plugin development. Use when writing AutoCAD .NET plugins, working with ObjectARX managed wrappers, creating commands, manipulating entities, or needing exact API signatures. Covers AutoCAD 2025 and 2026 (both net8.0) with patterns, gotchas, and full API index. TRIGGER when: code references Autodesk.AutoCAD namespaces, imports acdbmgd/acmgd/accoremgd, uses [CommandMethod], or user asks about AutoCAD .NET development.