GitHub Skills

इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से किसी मौजूदा कोडबेस का मानचित्रण, दस्तावेज़ीकरण या उसमें शामिल होने का अनुरोध करे। "इस कोडबेस का मानचित्रण करें", "दस्तावेज़ीकरण करें..." जैसे संकेतों के लिए ट्रिगर करें।

Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…

एजेंटआरसी निर्देश कमांड के माध्यम से अनुकूलित AI एजेंट निर्देश फ़ाइलें उत्पन्न करता है। .github/copilot-instructions.md (डिफ़ॉल्ट, VS में Copilot के लिए अनुशंसित) उत्पन्न करता है…

उपयोगकर्ता को AgentRC नीति चुनने, लिखने या लागू करने में सहायता करें। नीतियाँ अप्रासंगिक जाँचों को अक्षम करके, प्रभाव/स्तर को ओवरराइड करके, सेट करके तत्परता स्कोरिंग को अनुकूलित करती हैं…

कोड फ़ाइलों में शैक्षिक टिप्पणियाँ जोड़कर उन्हें प्रभावी शिक्षण संसाधनों में बदलें। व्याख्या की गहराई और लहज़े को तीन कॉन्फ़िगरेबल ज्ञान स्तरों के अनुसार अनुकूलित करता है: शुरुआती, मध्यवर्ती और उन्नत। यदि कोई फ़ाइल प्रदान नहीं की गई है तो स्वचालित रूप से एक फ़ाइल का अनुरोध करता है, त्वरित चयन के लिए क्रमांकित सूची मिलान के साथ। केवल शैक्षिक टिप्पणियों का उपयोग करके फ़ाइलों को 125% तक विस्तारित कर

एक्सटेंडस्क्रिप्ट (जावास्क्रिप्ट/JSX) का उपयोग करके Adobe Illustrator ऑटोमेशन स्क्रिप्ट लिखें, डीबग करें और ऑप्टिमाइज़ करें। उन स्क्रिप्ट को बनाने या संशोधित करने के लिए उपयोग करें जो…

एजेंट टूल एक्सेस और व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए घोषणात्मक नीतियां, इरादा वर्गीकरण और ऑडिट ट्रेल्स। कंपोजेबल गवर्नेंस नीतियां अनुमत/अवरुद्ध टूल, सामग्री फ़िल्टर, दर सीमाएं और अनुमोदन आवश्यकताओं को परिभाषित करती हैं — कॉन्फ़िगरेशन के रूप में संग्रहीत, कोड नहीं। सिमैंटिक इरादा वर्गीकरण टूल निष्पादन से पहले पैटर्न-आधारित संकेतों का उपयोग करके खतरनाक प्रॉम्प्ट

एआई एजेंट सिस्टम का OWASP एजेंटिक सुरक्षा पहल (ASI) शीर्ष 10 के विरुद्ध मूल्यांकन करें — जो एजेंट सुरक्षा स्थिति के लिए उद्योग मानक है।

AI एजेंट प्लगइन्स और टूल्स के लिए इंटीग्रिटी मैनिफेस्ट जनरेट और सत्यापित करें। छेड़छाड़ का पता लगाएं, वर्जन पिनिंग लागू करें, और सप्लाई चेन प्रोवेनेंस स्थापित करें।

एआई एजेंट आउटपुट को स्व-आलोचना लूप के माध्यम से बेहतर बनाने के लिए पुनरावृत्त मूल्यांकन और शोधन पैटर्न। तीन मुख्य पैटर्न प्रदान करता है: बुनियादी प्रतिबिंब (स्व-आलोचना लूप), मूल्यांकनकर्ता-अनुकूलक (पृथक निर्माण और मूल्यांकन), और कोड-विशिष्ट परीक्षण-संचालित शोधन। परिणाम-आधारित मूल्यांकन, LLM-एक-न्यायाधीश तुलना, और भारित आयामों के साथ रूब्रिक-आधारित स्कोरिंग सहित कई

एआई प्रॉम्प्ट के लिए व्यापक सुरक्षा विश्लेषण और सुधार ढांचा, जिसमें विस्तृत मूल्यांकन पद्धतियां शामिल हैं। आठ आयामों पर प्रॉम्प्ट का मूल्यांकन करता है: सुरक्षा, पूर्वाग्रह पहचान, सुरक्षा, प्रभावशीलता, सर्वोत्तम प्रथाओं का अनुपालन, पैटर्न विश्लेषण, तकनीकी मजबूती, और प्रदर्शन अनुकूलन। सभी मूल्यांकन मानदंडों पर जोखिम स्कोरिंग, महत्वपूर्ण मुद्दों की पहचान, और ताकत मूल्यांकन के साथ संरचित

किसी भी रिपॉजिटरी को AI-तैयार बनाएं — आपके कोडबेस का विश्लेषण करता है और AGENTS.md, copilot-instructions.md, CI वर्कफ़्लो, इश्यू टेम्पलेट और अधिक जनरेट करता है। आपकी PR समीक्षा को माइन करता है…

बूटस्ट्रैप करें और एक मल्टी-एजेंट AI डेवलपमेंट टीम चलाएं। उपयोग करें जब: AI एजेंटों के साथ एक नया सॉफ्टवेयर प्रोजेक्ट शुरू करना हो, समानांतर डेव/क्यूए टीमें स्थापित करना हो, बनाना हो…

Azure App Insights टेलीमेट्री को Azure में होस्ट किए गए ASP.NET Core या Node.js वेबऐप्स में जोड़ें। ASP.NET Core ऐप्स (App Service के लिए ऑटो-इंस्ट्रुमेंटेशन विकल्प के साथ) और Node.js ऐप्स का समर्थन करता है। Bicep टेम्पलेट्स या Azure CLI के माध्यम से App Insights संसाधन बनाने में मार्गदर्शन करता है। C#, JavaScript/TypeScript और Python के लिए भाषा-विशिष्ट कोड संशोधन गाइड प्रदान करता है। इंस्ट्रुमेंटेशन शुरू करने से पहले ऐप की प्रोग्रामिंग भाषा, फ्रेमवर्क और होस्टिंग वातावरण की

कोडबेस ऑडिटर जो Apple App Store अस्वीकृति जोखिमों और अनुपालन अंतरालों की पहचान करता है। Info.plist, एंटाइटलमेंट, गोपनीयता मेनिफेस्ट, अनुमतियाँ, IAP प्रवाह, खाता प्रबंधन और सामग्री मॉडरेशन की App Store समीक्षा दिशानिर्देशों के विरुद्ध व्यवस्थित रूप से समीक्षा करता है। गंभीरता स्तर, साक्ष्य उद्धरण और ठोस सुधारात्मक कदमों के साथ प्राथमिकता वाला जोखिम रजिस्टर तैयार करता है। समीक्षक अनुभव जांच सूची और ड्र

Arch Linux की समस्याओं का निदान और समाधान pacman, systemd और रोलिंग-रिलीज़ सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ करें। systemctl, journalctl और pacman का उपयोग करके मूल कारणों की पहचान के लिए चरण-दर-चरण ट्राइज योजनाएँ प्रदान करता है। प्रत्येक बड़े बदलाव के बाद सत्यापन चरणों के साथ कॉपी-पेस्ट-रेडी सुधार कमांड देता है। सुरक्षित पुनर्प्राप्ति के लिए कर्नेल अपडेट, रीबूट विचार और रोलबैक प्रक्रियाओं को संबोधित करता है। आपके वातावरण के

कोडबेस का विश्लेषण करके आरेखों और कार्यान्वयन पैटर्न के साथ व्यापक आर्किटेक्चरल दस्तावेज़ीकरण तैयार करता है। स्वचालित रूप से टेक्नोलॉजी स्टैक (.NET, Java, React, Angular, Python, Node.js, Flutter) और आर्किटेक्चरल पैटर्न (क्लीन आर्किटेक्चर, माइक्रोसर्विसेज, लेयर्ड, MVVM, हेक्सागोनल, इवेंट-ड्रिवन, सर्वरलेस, मोनोलिथिक) का पता लगाता है। सबसिस्टम, निर्भरताओं और डेटा प्रवाह को दर्श

Azure IoT Hub और IoT Edge के साथ Arduino एकीकरण का डिज़ाइन और कार्यान्वयन, जिसमें सुरक्षित प्रावधान, लचीला टेलीमेट्री, कमांड हैंडलिंग, और उत्पादन...

इस कौशल का उपयोग तब करें जब Arize AI एकीकरण बनाना, पढ़ना, अपडेट करना या हटाना हो। इसमें एकीकरणों की सूची बनाना, किसी भी समर्थित LLM के लिए एकीकरण बनाना शामिल है…

इस कौशल का उपयोग तब करें जब Arize पर एनोटेशन कॉन्फ़िगरेशन या एनोटेशन कतारें (श्रेणीबद्ध, सतत, मुक्त रूप) बनाना, प्रबंधित करना या उपयोग करना हो, या मानवीय…

इस कौशल का उपयोग तब करें जब Arize डेटासेट और उदाहरण बनाने, प्रबंधित करने या क्वेरी करने की आवश्यकता हो। इसका उपयोग तब भी करें जब उपयोगकर्ता को अपने… के लिए परीक्षण डेटा या मूल्यांकन उदाहरणों की आवश्यकता हो।

Arize पर LLM-निर्णायक मूल्यांकन कार्यप्रवाहों के लिए इस कौशल का आह्वान करें: मूल्यांकनकर्ता बनाना/अद्यतन करना, स्पैन या प्रयोगों, कार्यों पर मूल्यांकन चलाना,…

इस कौशल का उपयोग तब करें जब Arize प्रयोग बनाए, चलाए या उनका विश्लेषण किया जाए। इसका उपयोग तब भी करें जब उपयोगकर्ता मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन या मापन करना चाहता हो, मॉडलों की तुलना करना चाहता हो…

जब किसी ऐप में पहली बार Arize AX ट्रेसिंग या ऑब्ज़र्वेबिलिटी जोड़ी जाए, या जब उपयोगकर्ता अपने LLM ऐप को इंस्ट्रूमेंट करना चाहे या शुरू करना चाहे, तब इस स्किल को लागू करें।

Arize UI के लिए डीप लिंक जनरेट करें। जब उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट ट्रेस, स्पैन, सत्र, डेटासेट, लेबलिंग कतार को खोलने या साझा करने के लिए क्लिक करने योग्य URL चाहता हो, तब इसका उपयोग करें।

इस कौशल का उपयोग तब करें जब उत्पादन ट्रेस डेटा, मूल्यांकन और एनोटेशन का उपयोग करके LLM प्रॉम्प्ट को अनुकूलित, सुधार या डीबग करना हो। इसका उपयोग तब भी करें जब उपयोगकर्ता चाहता है…

जब Arize ट्रेस और स्पैन डाउनलोड, निर्यात या निरीक्षण करना हो, या जब उपयोगकर्ता यह देखना चाहे कि उनका LLM ऐप मौजूदा… का उपयोग करके क्या कर रहा है, तब इस कौशल को लागू करें।

कोड-प्रथम ऑर्केस्ट्रेशन बहुभाषी वितरित ऐप्स के लिए स्वचालित सेवा खोज और अवलोकन क्षमता के साथ। कंटेनरों, निष्पादन योग्य फ़ाइलों और क्लाउड संसाधनों (C#, Python, JavaScript, Go, Java, Rust, और अधिक) को एकल .NET AppHost प्रोजेक्ट से ऑर्केस्ट्रेट करता है। इसमें डेटाबेस, कैश, मैसेजिंग, AI और अवलोकन प्लेटफ़ॉर्म में 144+ एकीकरण शामिल हैं, जिसमें सेवा खोज के लिए स्वचालित पर्यावरण चर इंजेक्शन होता

ASP.NET Minimal API एंडपॉइंट्स स्वचालित OpenAPI/Swagger दस्तावेज़ीकरण और मजबूत टाइपिंग के साथ। MapGroup(), एंडपॉइंट फ़िल्टर और स्केलेबिलिटी के लिए फीचर-आधारित फ़ोल्डर संरचनाओं का उपयोग करके एंडपॉइंट्स को व्यवस्थित करें। सत्यापन विशेषताओं के साथ स्पष्ट अनुरोध/प्रतिक्रिया DTOs परिभाषित करें; टाइप सुरक्षा के लिए रिकॉर्ड प्रकार और TypedResults का उपयोग करें। ऑपरेशन सारांश, विवरण, operationIds और [Description()] के माध्यम से प्र

सभी AppSec एजेंटों के लिए साझा ऑडिट अखंडता ढांचा — आउटपुट गुणवत्ता, बौद्धिक ईमानदारी और तर्क-विरोधीकरण के माध्यम से निरंतर सुधार को लागू करता है…

स्क्रीन रिकॉर्डिंग के मैन्युअल प्रक्रियाओं का विश्लेषण करें और कई जटिलता स्तरों पर कार्यशील ऑटोमेशन स्क्रिप्ट उत्पन्न करें। वीडियो फ़ाइलों से फ्रेम और ऑडियो नैरेशन निकालता है, चरण-दर-चरण वर्कफ़्लो का पुनर्निर्माण करता है, और उपयोगकर्ता के इंस्टॉल किए गए टूल के अनुरूप ऑटोमेशन प्रस्तावित करता है। तीन ऑटोमेशन स्तर प्रदान करता है: त्वरित जीत (शेल एलियास, वन-लाइनर्स), स्टैंड

किसी भी प्रोग्रामिंग कार्य के लिए स्वायत्त पुनरावृत्त प्रयोग लूप। उपयोगकर्ता को लक्ष्य, मापने योग्य मीट्रिक और दायरे की बाधाओं को परिभाषित करने में मार्गदर्शन करता है, फिर…

awf के डिबगिंग के लिए व्यावहारिक Python स्क्रिप्ट्स - लॉग पार्स करें, समस्याओं का निदान करें, कंटेनरों का निरीक्षण करें, डोमेन का परीक्षण करें

AWF (Agentic Workflow Firewall) का उपयोग करके नेटवर्क आइसोलेशन और डोमेन व्हाइटलिस्टिंग के साथ कमांड चलाएं। AI एजेंटों के लिए L7 HTTP/HTTPS ईग्रेस नियंत्रण प्रदान करता है।

AWS CDK (Cloud Development Kit) अनुप्रयोगों को Python में विकसित करने के लिए सेटअप और आरंभीकरण मार्गदर्शिका। यह कौशल उपयोगकर्ताओं को वातावरण कॉन्फ़िगर करने में सक्षम बनाता है…

Azure संसाधनों और IaC फ़ाइलों का विश्लेषण करके लागत अनुकूलन की पहचान करें, और कार्यान्वयन के लिए ट्रैक किए गए GitHub मुद्दे बनाएं। सब्सक्रिप्शन और संसाधन समूहों में Azure संसाधनों की खोज करता है, IaC फ़ाइलों (Bicep, Terraform, ARM टेम्पलेट) का विश्लेषण करता है, और वर्तमान लागतों को मान्य करने के लिए Log Analytics से उपयोग मीट्रिक एकत्र करता है। मासिक बचत, कार्यान्वयन प्रयास और जोखिम मूल्यांकन के आधार पर प्राथमिकता स्कोर के साथ स

एक पाइपलाइन जो प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके Azure बुनियादी ढांचे को डिज़ाइन करती है, या मौजूदा संसाधनों का विश्लेषण करके आर्किटेक्चर को विज़ुअलाइज़ करती है और संशोधन एवं तैनाती के माध्यम से आगे बढ़ती है।

Azure पर Bicep डिप्लॉयमेंट की व्यापक प्रीफ्लाइट मान्यता प्रदर्शित करता है, जिसमें टेम्पलेट सिंटैक्स मान्यता, व्हाट-इफ विश्लेषण और अनुमति जाँच शामिल हैं। उपयोग…

Azure DevOps संसाधनों का प्रबंधन करें, जिसमें CLI के माध्यम से प्रोजेक्ट, रिपॉजिटरी, पाइपलाइन, बिल्ड, वर्क आइटम और सर्विस एंडपॉइंट शामिल हैं। इसमें छह प्रमुख डोमेन शामिल हैं: रिपॉजिटरी और PR, पाइपलाइन और बिल्ड, बोर्ड और वर्क आइटम, वेरिएबल और एजेंट, संगठन और सुरक्षा, और उन्नत उपयोग पैटर्न। Azure CLI 2.81.0+ और azure-devops एक्सटेंशन की आवश्यकता है; PAT टोकन का उपयोग करके प्रमाणित करें और फ़

Azure सेवाओं की वास्तविक समय मूल्य निर्धारण जानकारी और Copilot Studio एजेंट क्रेडिट लागत अनुमान। Azure Retail Prices API से कंप्यूट, स्टोरेज, नेटवर्किंग, डेटाबेस, AI और सभी अन्य Azure सेवा परिवारों के लिए क्षेत्रों और SKU के अनुसार वर्तमान मूल्य प्राप्त करता है। सेवा नाम, क्षेत्र, SKU, मूल्य प्रकार (उपभोग, आरक्षण, स्पॉट) और OData सिंटैक्स के साथ बचत योजना विकल्पों द्वारा फ़िल्टरिंग का समर्थन करता है। उपयोग के आधार पर मासिक और वार

Azure संसाधन स्वास्थ्य समस्याओं का निदान करें और प्राथमिकता वाली सुधार योजना तैयार करें। 8+ Azure सेवा प्रकारों (Web Apps, VMs, Cosmos DB, Storage, SQL Database, Application Insights, Key Vault, Service Bus) में संसाधन स्थिति, लॉग और टेलीमेट्री का विश्लेषण करता है। त्रुटियों, प्रदर्शन गिरावट और विसंगतियों की पहचान करने के लिए Log Analytics और Application Insights के विरुद्ध लक्षित KQL क्वेरी निष्पादित करता है। समस्याओं को गंभीरता (Critical, High, Medium, Low) के आधार पर वर्गीकृत करता है और मूल कारण विश्लेषण कर

Azure संसाधन समूहों का विश्लेषण करें और संसाधन संबंधों और आर्किटेक्चर को दर्शाने वाले विस्तृत Mermaid आरेख तैयार करें। निर्दिष्ट संसाधन समूह के भीतर सभी संसाधनों की खोज और विश्लेषण करें, कॉन्फ़िगरेशन, SKU, नेटवर्क सेटिंग्स और पहचान विवरण कैप्चर करें। नेटवर्क कनेक्शन, डेटा प्रवाह, पहचान बाइंडिंग और निर्भरताओं सहित संसाधनों के बीच संबंधों का मानचित्रण करें। फ़ंक्शन (नेटव

न्यूनतम विशेषाधिकार वाली Azure भूमिकाओं के चयन हेतु मार्गदर्शन जो विशिष्ट अनुमति आवश्यकताओं से मेल खाती हैं। वांछित अनुमतियों से मेल खाने वाली न्यूनतम भूमिका खोजने के लिए Azure में निर्मित भूमिकाओं की खोज करता है, या जब कोई निर्मित भूमिका उपयुक्त नहीं होती तो कस्टम भूमिका परिभाषाएँ उत्पन्न करता है। पहचानों को भूमिका असाइनमेंट लागू करने के लिए CLI कमांड और Bicep कोड स्निपेट प्रदान करता है। भूमिक

एंड-टू-एंड Azure IoT और स्मार्ट सिटी समाधानों का डिज़ाइन और योजना बनाएं: आवश्यकताएं, आर्किटेक्चर, सुरक्षा, संचालन, लागत, और ठोस चरणबद्ध वितरण योजना के साथ...

Azure पर स्थैतिक साइटों और सर्वरलेस API को स्थानीय विकास अनुकरण और CLI स्वचालन के साथ तैनात करें। स्थानीय अनुकरणकर्ता (swa start) प्रदान करता है जिसमें API प्रॉक्सी, प्रमाणीकरण अनुकरण, और React, Vue, Angular, Next.js तथा अन्य के लिए फ्रेमवर्क स्वचालित पहचान शामिल है। Node.js, Python और .NET रनटाइम के साथ Azure Functions बैकएंड का समर्थन करता है; रूट्स, प्रमाणीकरण नियमों और हेडर्स के लिए staticwebapp.config.json के माध्यम से कॉन्फ़िगर करें। तैनाती वर्कफ़्ल

विंडोज बैच फ़ाइल (.bat/.cmd) लिखने, डीबग करने और CMD स्क्रिप्ट बनाए रखने के लिए विशेषज्ञ-स्तरीय कौशल। इसका उपयोग तब करें जब "बैच फ़ाइल बनाएं", ".bat लिखें…" जैसा अनुरोध किया जाए।

Python + BigQuery पाइपलाइनों का लागत सुरक्षा, आइडेम्पोटेंसी और उत्पादन तत्परता के लिए सटीक पैच स्थानों सहित ऑडिट करता है। प्रत्येक BigQuery जॉब ट्रिगर और बाहरी API कॉल का विश्लेषण करके लागत जोखिम, लूप-संचालित क्वेरी गुणन और गायब maximum_bytes_billed सीमाओं की पहचान करता है। स्पष्ट उत्पादन पुष्टि, पार्टीशन फ़िल्टर सत्यापन और स्कैन-आकार अनुकूलन के साथ ड्राई-रन और एक्ज़ीक्यूट मोड लागू करता है। MERGE,

कार्य संकेतों को संरचित प्रश्नोत्तर और क्लिपबोर्ड वितरण के माध्यम से परिष्कृत करने के लिए इंटरैक्टिव वर्कफ़्लो। उपयोगकर्ताओं को दायरे, परिणामों, बाधाओं और तकनीकी आवश्यकताओं की जांच करके व्यवस्थित संकेत परिशोधन के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। पॉलिश किए गए मार्कडाउन संकेत तैयार करता है और Joyride एक्सटेंशन के माध्यम से उन्हें स्वचालित रूप से सिस्टम क्लिपबोर्ड पर कॉपी करता है। विशेष रूप से संकेत इंजीनियरिंग पर

इंजीनियरिंग कार्य को प्रदर्शन समीक्षा, स्व-समीक्षा, पदोन्नति पैकेट और साप्ताहिक अपडेट के लिए साक्ष्य-समर्थित प्रभाव विवरणों में बदलें। भूल गए कार्य को पुनर्निर्मित करने के लिए Copilot CLI सत्र लॉग, git इतिहास और PRs को विशिष्ट रूप से खोदें।

उत्पाद आवश्यकताओं को मॉड्यूलर, स्केलेबल तकनीकी विशिष्टताओं में अनुवाद करने के लिए आर्किटेक्चरल योजना प्रॉम्प्ट। सिस्टम आरेख, सुविधा सूचियाँ और प्रौद्योगिकी स्टैक अनुशंसाओं सहित मार्कडाउन में व्यापक एपिक आर्किटेक्चर विशिष्टताएँ उत्पन्न करता है। डॉकर कंटेनरीकरण, टाइपस्क्रिप्ट/नेक्स्ट.जेएस, टर्बोरेपो मोनोरेपो, टीआरपीसी एपीआई और स्टैक ऑथ

एक नए एपिक के लिए एपिक उत्पाद आवश्यकताएँ दस्तावेज़ (PRD) बनाने का संकेत। यह PRD तकनीकी आर्किटेक्चर उत्पन्न करने के लिए इनपुट के रूप में उपयोग किया जाएगा…

विस्तृत फीचर कार्यान्वयन योजना जनरेटर जो एपॉक मोनोरेपो परंपराओं का पालन करता है। सिस्टम आर्किटेक्चर, डेटाबेस स्कीमा और एपीआई डिज़ाइन विनिर्देशों के साथ व्यापक मार्कडाउन कार्यान्वयन योजनाएँ उत्पन्न करता है। इसमें सिस्टम आर्किटेक्चर, एंटिटी संबंधों और shadcn/ui एकीकरण के साथ घटक पदानुक्रमों के लिए मरमेड आरेख शामिल हैं। फ्रंटएंड घटक संरचना, स्थित

एपिक्स को विस्तृत फीचर विनिर्देशों में विभाजित करने के लिए संरचित PRD निर्माण प्रॉम्प्ट। लक्ष्यों, उपयोगकर्ता व्यक्तित्वों, कहानियों, कार्यात्मक और गैर-कार्यात्मक आवश्यकताओं, और स्वीकृति मानदंडों को कवर करने वाले मानकीकृत अनुभागों के साथ मार्कडाउन प्रारूप में पूर्ण उत्पाद आवश्यकता दस्तावेज़ तैयार करता है। अपर्याप्त जानकारी प्रदान किए जाने पर स्पष्टीकरण प्रश्नों के लिए प्रॉम्प्ट करता है, इंजीनियरिंग हैंडऑ

एपिक > फीचर > स्टोरी पदानुक्रम, निर्भरताएँ, प्राथमिकताएँ और GitHub ऑटोमेशन के साथ व्यापक परियोजना योजना। एपिक से लेकर व्यक्तिगत कार्यों तक पदानुक्रमित कार्य विभाजन उत्पन्न करता है, जिसमें INVEST-अनुरूप उपयोगकर्ता कहानियाँ, तकनीकी सक्षमकर्ता और परीक्षण आइटम शामिल होते हैं। प्रत्येक कार्य आइटम प्रकार (एपिक, फीचर, स्टोरी, एनेबलर, टास्क) के लिए GitHub इश्यू टेम्पलेट प्रदान करता है, जिसम

ISTQB और ISO 25010 मानकों के अनुरूप व्यापक परीक्षण योजना और गुणवत्ता आश्वासन दस्तावेज़ीकरण जनरेटर। फीचर PRD और तकनीकी विवरणों से तीन मुख्य आउटपुट उत्पन्न करता है: परीक्षण रणनीति, परीक्षण मुद्दों की जाँच सूची, और QA योजना। ISTQB परीक्षण डिज़ाइन तकनीकों (समतुल्यता विभाजन, सीमा मूल्य विश्लेषण, निर्णय तालिका परीक्षण, अवस्था संक्रमण परीक्षण) और परीक्षण प्रकारों (कार्यात्मक, गैर-कार्यात्मक, संरच

CentOS समस्याओं का निदान और समाधान RHEL-संगत कमांड और SELinux जागरूकता के साथ करें। CentOS रिलीज़ प्रकार (Stream बनाम लीगेसी) की पुष्टि करता है और systemctl, journalctl, dnf/yum, तथा लॉग निरीक्षण का उपयोग करके ट्रायेज चरण प्रदान करता है। प्रत्येक बड़े बदलाव के बाद सत्यापन चरणों के साथ कॉपी-पेस्ट-रेडी रेमेडिएशन कमांड शामिल हैं। समस्या निवारण वर्कफ़्लो के भाग के रूप में SELinux नीतियों और firewalld कॉन्फ़िगरेशन को संबोधित करता है।

क्रोम डेवटूल्स प्रोटोकॉल के माध्यम से विशेषज्ञ-स्तरीय ब्राउज़र ऑटोमेशन, डीबगिंग और प्रदर्शन विश्लेषण। चार टूल श्रेणियां 25+ कमांड में नेविगेशन, इंटरैक्शन, डीबगिंग और प्रदर्शन प्रोफाइलिंग को कवर करती हैं। स्नैपशॉट-प्रथम वर्कफ़्लो विश्वसनीय लक्ष्यीकरण के लिए एलिमेंट UID प्रदान करता है; स्क्रीनशॉट दृश्य सत्यापन प्रदान करते हैं। नेटवर्क अनुरोध निरीक्षण, कंसोल संदेश विश्लेष

GitHub Copilot CLI के लिए इंटरैक्टिव प्रशिक्षण, जिसमें निर्देशित पाठ, प्रश्नोत्तरी, परिदृश्य और संदर्भ सामग्री शामिल है। इसमें आठ प्रगतिशील मॉड्यूल के माध्यम से स्लैश कमांड, शॉर्टकट, मोड, एजेंट, स्किल, MCP और कॉन्फ़िगरेशन को कवर किया गया है। इसमें प्रश्नोत्तरी मोड (प्रति मॉड्यूल 5+ प्रश्न), परिदृश्य चुनौतियाँ और XP-आधारित प्रगति ट्रैकिंग के साथ एक व्यापक अंतिम परीक्षा शामिल है। स्तर नवागंतुक से

वितरित सिस्टम आर्किटेक्चर के लिए क्लाउड डिज़ाइन पैटर्न, जिसमें विश्वसनीयता, प्रदर्शन, मैसेजिंग, सुरक्षा और… में 42 उद्योग-मानक पैटर्न शामिल हैं।

टीम कोड गुणवत्ता जाँच सूची - पायथन कोड गुणवत्ता, बग, सुरक्षा मुद्दों और सर्वोत्तम प्रथाओं की जाँच के लिए उपयोग करें

प्रौद्योगिकी-अज्ञेय प्रॉम्प्ट जनरेटर जो कई भाषाओं में उच्च-गुणवत्ता वाले कोड उदाहरणों की पहचान और दस्तावेज़ीकरण के लिए है। सात प्रोग्रामिंग भाषाओं (.NET, Java, JavaScript, TypeScript, React, Angular, Python) का समर्थन करता है, जिसमें स्वचालित पहचान क्षमता है। कॉन्फ़िगरेबल विश्लेषण गहराई (बेसिक, स्टैंडर्ड, कॉम्प्रिहेंसिव), वर्गीकरण विधि (पैटर्न प्रकार, आर्किटेक्चर लेयर, फ़ाइल प्रकार), और दस्तावेज़ीकरण

आप एक CodeTour बना रहे हैं — एक व्यक्ति-लक्षित, चरण-दर-चरण कोडबेस वॉकथ्रू जो सीधे फ़ाइलों और लाइन नंबरों से जुड़ता है। CodeTour फ़ाइलें .tours/ में रहती हैं और VS Code CodeTour एक्सटेंशन के साथ काम करती हैं।

GitHub Actions वर्कफ़्लो और CodeQL CLI के माध्यम से CodeQL कोड स्कैनिंग सेट अप और कॉन्फ़िगर करने के लिए व्यापक मार्गदर्शिका। इस कौशल का उपयोग तब किया जाना चाहिए जब उपयोगकर्ता…

पायथन स्क्रिप्ट्स को शुरुआती-अनुकूल प्रोजेक्ट्स में रीफैक्टर करें, जिसमें शिक्षाप्रद टिप्पणियाँ और मार्कडाउन ट्यूटोरियल शामिल हों। कोड की गुणवत्ता सुधारने के लिए PEP 8 शैली गाइड अनुपालन और मानक पायथन सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करता है। शिक्षार्थियों के लिए तर्क, कारण और महत्व समझाने वाली शिक्षाप्रद टिप्पणियाँ पूरे कोड में जोड़ता है। प्रोजेक्ट अवलोकन, सेटअप निर्देश, कोड विवरण, उपयोग उ

पारंपरिक कमिट संदेश उत्पन्न करें - कमिट बनाते समय, कमिट संदेश लिखते समय, या गिट कमिट सहायता मांगते समय उपयोग करें

git diffs या staged changes का विश्लेषण करता है और कथात्मक कमिट संदेश उत्पन्न करता है जो बताते हैं कि बदलाव क्यों किया गया, न कि केवल क्या बदला — Conventional… का पालन करते हुए

Go में struct टैग-आधारित कंसोल रेंडरिंग सिस्टम का उपयोग करने के निर्देश

एएसपी.नेट .नेट फ्रेमवर्क एप्लिकेशन को विंडोज कंटेनरों के लिए कंटेनरीकृत करने हेतु डॉकरफाइल और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें जनरेट करता है। प्रोजेक्ट फ़ाइल से .नेट फ्रेमवर्क संस्करण का पता लगाता है और उपयुक्त विंडोज सर्वर बेस इमेज (कोर या फुल, संस्करण 2016–2022) का चयन करता है। ऐप सेटिंग्स और कनेक्शन स्ट्रिंग्स के लिए कॉन्फ़िगरेशनबिल्डर्स के माध्यम से एनवायरनमेंट

ASP.NET Core कंटेनरीकरण के लिए अनुकूलित Dockerfile और .dockerignore फ़ाइलें जनरेट करें। .NET संस्करण, Linux वितरण (Debian, Alpine, Ubuntu, Chiseled, Azure Linux), बेस इमेज, पोर्ट और एनवायरनमेंट वेरिएबल्स के लिए कॉन्फ़िगरेबल सेटिंग्स स्वीकार करता है। SDK बिल्ड स्टेज और ऑप्टिमाइज़्ड रनटाइम स्टेज के साथ मल्टी-स्टेज Dockerfile बनाता है, जो .NET कंटेनरीकरण के लिए Microsoft की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करता है। समझदार डिफ़ॉल्ट (bin/, obj/, .git

वर्डप्रेस, शॉपिफाई, विक्स, स्क्वेयरस्पेस, ड्रुपल, वूकॉमर्स, जूमला, हबस्पॉट सीएमएस हब, आदि में कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम बनाने और संशोधित करने का वर्कफ़्लो।

कोडबेस का विश्लेषण करें और बदलाव लागू करने से पहले कार्य-प्रासंगिक फाइलों का मानचित्रण करें। संबंधित फाइलों, निर्भरताओं, परीक्षणों और समान कोड पैटर्न की स्वचालित रूप से खोज करके पूर्ण संदर्भ स्थापित करता है। संशोधित करने के लिए फाइलों, निर्भरता संबंधों, परीक्षण कवरेज और संदर्भ पैटर्न के साथ संरचित मार्कडाउन आउटपुट उत्पन्न करता है। ब्रेकिंग चेंजेस, माइग्रेशन और कॉन्फ़िगरेशन अपडे

संरचित प्रॉम्प्ट टेम्पलेट जो मानकीकृत कन्वेंशनल कमिट संदेश उत्पन्न करने के लिए है। यह XML-स्वरूपित कार्यप्रवाह प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को परिवर्तनों को स्टेज करने, डिफ़ देखने, और टाइप, स्कोप, विवरण, बॉडी और फुटर फ़ील्ड के साथ कमिट बनाने में मार्गदर्शन करता है। इसमें कन्वेंशनल कमिट्स विनिर्देश अनुपालन को लागू करने वाले सत्यापन नियम शामिल हैं, जिनमें अनुमत टाइप (feat, fix, docs, style, ref

सादे टेक्स्ट दस्तावेज़ीकरण को लचीले फ़ॉर्मेटिंग विकल्पों के साथ मार्कडाउन में बदलें। तीन रूपांतरण दृष्टिकोणों का समर्थन करता है: स्पष्ट निर्देश, दस्तावेज़ीकृत विकल्प, या संदर्भ फ़ाइल टेम्पलेट्स जो सुसंगत फ़ॉर्मेटिंग पैटर्न के लिए हैं। इसमें सामान्य कार्यों जैसे हेडर अंक हटाना, शीर्षक स्तर समायोजित करना, और इंडेंटेशन कम करने के लिए पूर्वनिर्धारित निर्देश शॉर्टकट शामिल हैं। यह

GitHub Copilot CLI के लिए इंटरैक्टिव चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल, जिसमें डेवलपर और गैर-डेवलपर के लिए अलग-अलग सीखने के पथ हैं। तीन मुख्य मोड प्रदान करता है: ट्यूटोरियल (निर्देशित पाठ), प्रश्नोत्तर (मांग पर उत्तर), और रीसेट (फिर से शुरू करें)। इसमें 7 साझा और ट्रैक-विशिष्ट पाठ शामिल हैं जो प्रॉम्प्ट, अनुमतियाँ, स्लैश कमांड, फ़ाइल उल्लेख, योजना, और MCP सर्वर जैसी उन्नत सुविधाओं

GitHub Copilot निर्देश फ़ाइलें उत्पन्न करें, वास्तविक कोडबेस पैटर्न और प्रौद्योगिकी संस्करणों का विश्लेषण करके। परियोजनाओं को स्कैन करके सटीक भाषा, फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी संस्करणों का पता लगाता है, फिर उन विशिष्ट संस्करणों के साथ संगतता लागू करने वाले निर्देश उत्पन्न करता है। नामकरण परंपराओं, आर्किटेक्चर शैली, त्रुटि प्रबंधन, परीक्षण दृष्टिकोण और दस्तावेज़ीकरण मानकों के लिए मौजूदा कोड

प्रोग्रामेटिक एजेंट रनटाइम जो Python, TypeScript, Go और .NET में एप्लिकेशन में Copilot के एजेंटिक वर्कफ़्लो को एम्बेड करने के लिए है। Copilot CLI के पीछे उसी प्रोडक्शन-परीक्षित इंजन को उजागर करता है, जिसमें स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स, कस्टम टूल डेफ़िनिशन और मल्टी-टर्न वार्तालाप के लिए समर्थन है। चार भाषा रनटाइम (Node.js 18+, Python 3.8+, Go 1.21+, .NET 8.0+) को समान API के साथ सभी प्लेटफ़ॉर्म पर समर्थन करता है। पूर्व-

परियोजना-विशिष्ट संदर्भ, क्यूरेटेड दस्तावेज़ीकरण, कोड और टीम निर्देशों के माध्यम से बातचीत के लिए। MCP रीड-ओनली टूल का उपयोग करके Copilot Spaces को सूचीबद्ध और लोड करें; GitHub REST API के साथ gh api का उपयोग करके स्पेस बनाएं, अपडेट करें और हटाएं। स्पेस में संलग्न रिपॉजिटरी, फ़ाइलें, दस्तावेज़ीकरण और कस्टम निर्देश शामिल होते हैं जो Copilot प्रतिक्रियाओं को वास्तविक परियोजना ज्ञान में आधारित करते हैं। आर्क

संगठनों और उद्यमों के लिए GitHub Copilot उपयोग मेट्रिक्स प्राप्त करें और प्रदर्शित करें। संगठन-स्तर और उद्यम-स्तर दोनों मेट्रिक्स क्वेरी का समर्थन करता है, विशिष्ट तिथि (YYYY-MM-DD प्रारूप) द्वारा वैकल्पिक फ़िल्टरिंग के साथ। अलग-अलग कमांड के माध्यम से समग्र मेट्रिक्स (कुल सक्रिय उपयोगकर्ता, स्वीकृति दर, सुझाव, चैट इंटरैक्शन) और प्रति-उपयोगकर्ता विवरण प्रदान करता है। GitHub Enterprise Cloud, उपयुक्त टोकन अनुम

Azure Cosmos DB NoSQL डेटा मॉडल डिज़ाइन करने के लिए संरचित आवश्यकताएँ एकत्र करने और एग्रीगेट-उन्मुख डिज़ाइन के माध्यम से व्यापक मार्गदर्शिका। आपको एप्लिकेशन आवश्यकताओं, एक्सेस पैटर्न, वॉल्यूमेट्रिक्स और वर्कलोड विशेषताओं को एक संरचित cosmosdb_requirements.md फ़ाइल में कैप्चर करने में मार्गदर्शन करता है। एक्सेस सहसंबंध, संबंधों की पहचान और ऑपरेशनल कपलिंग के आधार पर संबंधित संस्थाओ

मानकीकृत AGENTS.md फ़ाइलें उत्पन्न करता है ताकि AI कोडिंग एजेंट आपके रिपॉजिटरी को समझ और उसके साथ काम कर सकें। एजेंट-केंद्रित दस्तावेज़ीकरण बनाने के लिए टेम्पलेट-संचालित दृष्टिकोण प्रदान करता है जो तकनीकी सेटअप, वर्कफ़्लो और परीक्षण निर्देशों के साथ README.md को पूरक बनाता है। प्रोजेक्ट अवलोकन, सेटअप कमांड, डेवलपमेंट वर्कफ़्लो, परीक्षण, कोड शैली, बिल्ड/डिप्लॉयमेंट और PR

AI-अनुकूलित निर्णय दस्तावेज़ीकरण के लिए एक आर्किटेक्चरल निर्णय रिकॉर्ड (ADR) दस्तावेज़ बनाएँ।

GitHub Actions वर्कफ़्लो के लिए औपचारिक, AI-अनुकूलित विशिष्टताएँ उत्पन्न करता है ताकि दस्तावेज़ीकरण को मानकीकृत किया जा सके और रखरखाव सक्षम हो सके। निष्पादन प्रवाह आरेख, कार्य निर्भरता मैट्रिक्स और टोकन दक्षता के लिए डिज़ाइन की गई आवश्यकता तालिकाओं के साथ संरचित मार्कडाउन विशिष्टताएँ तैयार करता है। कार्यात्मक, सुरक्षा और प्रदर्शन आवश्यकताओं के साथ-साथ इनपुट/आउटपुट अनु

विनिर्देश फ़ाइलों से feature_request.yml टेम्पलेट का उपयोग करके GitHub मुद्दे बनाएं। आवश्यकताओं को निकालने के लिए विनिर्देश फ़ाइलों का विश्लेषण करता है और स्वचालित रूप से मुद्दे के शीर्षक और विवरण उत्पन्न करता है। नए मुद्दे बनाने से पहले डुप्लिकेट को रोकने के लिए मौजूदा मुद्दों की खोज करता है। GitHub API के माध्यम से नए मुद्दे बनाने और मौजूदा मुद्दों को अपडेट करने दोनों का समर्थन करता है। विनिर्देश सामग्री के आधार पर स्वचालित र

कार्यान्वयन योजना चरणों से स्वचालित रूप से GitHub मुद्दे बनाएं। कार्यान्वयन योजना फ़ाइलों का विश्लेषण करके चरणों की पहचान करता है और प्रति चरण एक मुद्दा उत्पन्न करता है। feature_request.yml या chore_request.yml टेम्पलेट का उपयोग करता है, डिफ़ॉल्ट मुद्दा प्रारूप पर वापस आने के साथ। डुप्लिकेट से बचने के लिए निर्माण से पहले मौजूदा मुद्दों की जाँच करता है, और आवश्यकता पड़ने पर मौजूदा मुद्दों को अपडेट करता है। उपयुक्त लेबल के साथ मुद्द

स्वचालित रूप से उन विनिर्देश आवश्यकताओं के लिए GitHub मुद्दे बनाएं जो अभी तक कोड में लागू नहीं हुए हैं। सभी आवश्यकताओं को निकालने के लिए विनिर्देश फ़ाइलों का विश्लेषण करता है, फिर प्रत्येक के लिए कोडबेस कार्यान्वयन स्थिति की जाँच करता है। डुप्लिकेट को रोकने के लिए नई सुविधा अनुरोध मुद्दे बनाने से पहले मौजूदा मुद्दों की खोज करता है। आवश्यकता आईडी, विस्तृत विवरण, कार्यान्वयन मार्गदर्शन

स्पेसिफिकेशन टेम्पलेट से ड्राफ्ट-टू-रिव्यू वर्कफ़्लो के साथ स्वचालित GitHub पुल रिक्वेस्ट निर्माण। .github/pull_request_template.md से पुल रिक्वेस्ट टेम्पलेट पढ़ता है और PR बॉडी और शीर्षक भरने के लिए आवश्यकताएँ निकालता है। डुप्लिकेट से बचने के लिए निर्माण से पहले लक्ष्य ब्रांच पर मौजूदा पुल रिक्वेस्ट की जाँच करता है। पुल रिक्वेस्ट को ड्राफ्ट स्थिति से समीक्षा के लिए तैयार में बदलता है, फिर स्वचालित रूप से निर्मात

सुविधाओं, रीफैक्टरिंग, अपग्रेड और बुनियादी ढांचे में बदलावों के लिए संरचित, मशीन-पठनीय कार्यान्वयन योजनाएँ बनाता है। अलग-अलग चरणों, परमाणु कार्यों और स्पष्ट पूर्णता मानदंडों के साथ नियतात्मक, AI-निष्पादन योग्य योजनाएँ उत्पन्न करता है। मानकीकृत पहचानकर्ता उपसर्गों (REQ-, TASK-, GOAL-, आदि) और मशीन-पार्स करने योग्य प्रारूपों के साथ सख्त टेम्पलेट अनुपालन लागू करता

एक विनिर्देश-अनुरूप llms.txt फ़ाइल उत्पन्न करता है जो LLM को रिपॉजिटरी संरचना और दस्तावेज़ीकरण के माध्यम से मार्गदर्शित करता है। रिपॉजिटरी लेआउट का विश्लेषण करता है, मुख्य फ़ाइलों (README, विनिर्देश, उदाहरण, कॉन्फ़िगरेशन) की पहचान करता है, और जनरेशन से पहले दस्तावेज़ीकरण संरचना को सूचीबद्ध करता है। https://llmstxt.org/ पर आधिकारिक विनिर्देश का पालन करते हुए llms.txt बनाता है, जिसमें H1 प्रोजेक्ट

वस्तु-उन्मुख घटकों के लिए उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं और वास्तुकला दस्तावेज़ीकरण मानकों का पालन करते हुए व्यापक, मानकीकृत दस्तावेज़ीकरण तैयार करें।

परियोजनाओं के लिए पेशेवर संरचना और फ़ॉर्मेटिंग के साथ व्यापक README.md फ़ाइलें तैयार करता है। संपूर्ण प्रोजेक्ट वर्कस्पेस का विश्लेषण करके प्रासंगिक रूप से सटीक, सुव्यवस्थित दस्तावेज़ीकरण बनाता है। सेटअप, उपयोग और मुख्य विशेषताओं के लिए स्पष्ट अनुभागों के साथ सिद्ध ओपन-सोर्स README पैटर्न का पालन करता है। बेहतर पठनीयता और दृश्य पदानुक्रम के लिए GitHub फ्लेवर्ड मार्कडाउन और एडमोनिशन

संरचित, AI-अनुकूलित विनिर्देश दस्तावेज़ मानकीकृत टेम्पलेट और मशीन-पठनीय स्वरूपण के साथ तैयार करें। /spec/ निर्देशिका में spec-[उद्देश्य]-[प्रकार].md नामकरण परंपरा का पालन करते हुए विनिर्देश फ़ाइलें बनाता है, जिसमें मेटाडेटा के लिए YAML फ्रंट मैटर होता है। उद्देश्य, आवश्यकताएँ, इंटरफ़ेस, स्वीकृति मानदंड और सत्यापन को कवर करने वाले 11 मानक अनुभागों के साथ संरचित मार्कडाउन

Spring Boot 3.4.5 प्रोजेक्ट स्केलेटन जनरेट करें जिसमें PostgreSQL, Redis, MongoDB और Docker Compose शामिल हों। Maven-आधारित Spring Boot प्रोजेक्ट को Java 21 के साथ तैयार करता है, जिसमें Lombok, Spring Data JPA, Spring Web, कैशिंग और वैलिडेशन डिपेंडेंसी शामिल हैं। PostgreSQL, Redis और MongoDB के कनेक्शन विवरण के साथ application.properties को पूर्व-कॉन्फ़िगर करता है, साथ ही API दस्तावेज़ीकरण के लिए SpringDoc OpenAPI भी शामिल है। Redis 6, PostgreSQL 17 और MongoDB 8 सेवाओं के साथ docker-compose.yaml फ़ाइल जनरेट करता है,

स्प्रिंग बूट कोटलिन प्रोजेक्ट स्केलेटन जनरेट करें जिसमें पूर्व-कॉन्फ़िगर डेटाबेस और डेवलपमेंट सेवाएँ शामिल हों। स्प्रिंग इनिशियलाइज़र के माध्यम से कोटलिन, वेबफ्लक्स, आर2डीबीसी, रेडिस और मोंगोडीबी निर्भरताओं के साथ स्प्रिंग बूट 3.4.5 प्रोजेक्ट टेम्पलेट डाउनलोड करता है। पोस्टग्रेएसक्यूएल 17, रेडिस 6 और मोंगोडीबी 8 के लिए पूर्व-निर

समय-सीमाबद्ध तकनीकी स्पाइक दस्तावेज़, कार्यान्वयन से पहले महत्वपूर्ण विकास निर्णयों पर शोध करने के लिए। स्पष्ट उद्देश्यों, शोध प्रश्नों, जांच योजनाओं और निर्णय ढाँचों के साथ संरचित मार्कडाउन स्पाइक फ़ाइलें उत्पन्न करता है। छह स्पाइक श्रेणियों का समर्थन करता है: API एकीकरण, आर्किटेक्चर और डिज़ाइन, प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी, प्लेटफ़ॉर्म और बुनियादी ढाँचा, सुरक्षा और अनुपालन

दस्तावेज़ीकरण URL और कमांड नामों से संक्षिप्त, उदाहरण-संचालित tldr पेज बनाता है। कमांड नाम और आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण URL दोनों की आवश्यकता होती है; यदि कोई गायब है तो मार्गदर्शन प्रदान करता है। आवृत्ति के अनुसार क्रमबद्ध 5–8 सबसे सामान्य उपयोग मामलों को निकालता है, सख्त tldr-pages प्रोजेक्ट फ़ॉर्मेटिंग मानकों का पालन करता है। विकल्पों, तर्कों और उपयोगकर्ता-प्रदत्त मानों के लिए {{placeholder}} सिंटैक्स का उप

HTML, CSS, JavaScript और सर्वर-साइड प्रोसेसिंग के साथ सुलभ, उत्पादन-तैयार वेब फॉर्म बनाएं। पूर्ण फॉर्म जीवनचक्र को शामिल करता है: HTML संरचना, CSS स्टाइलिंग, JavaScript मान्यकरण, और PHP या Python के साथ सर्वर-साइड हैंडलिंग। इसमें पहुंच-योग्यता सर्वोत्तम अभ्यास (ARIA भूमिकाएं), प्रगतिशील संवर्धन, और डेटा ट्रांसमिशन के लिए सुरक्षा दिशानिर्देश शामिल हैं। डेटाबेस एकीकरण (MySQL), डेटा प्रारूप (JSON, XML), और REST API संचार

.NET समाधान में सभी प्रोजेक्ट्स की खोज करता है, Oracle से PostgreSQL माइग्रेशन पात्रता के लिए प्रत्येक को वर्गीकृत करता है, और एक स्थायी मास्टर माइग्रेशन योजना तैयार करता है। उपयोग करें…

Oracle से PostgreSQL माइग्रेशन के दौरान पाए गए दोषों के लिए संरचित बग रिपोर्ट बनाता है। Oracle और... के बीच व्यवहारिक अंतर दस्तावेज करते समय उपयोग करें।

Oracle से PostgreSQL डेटाबेस माइग्रेशन के दौरान .NET डेटा एक्सेस आर्टिफैक्ट्स के लिए इंटीग्रेशन टेस्ट केस बनाता है। DB-अज्ञेयवादी xUnit परीक्षण उत्पन्न करता है…

C# एसिंक्रोनस प्रोग्रामिंग पैटर्न और समस्याओं के लिए सर्वोत्तम अभ्यास मार्गदर्शिका। नामकरण परंपराओं (Async प्रत्यय), रिटर्न प्रकार (Task, ValueTask, void से बचें), और ConfigureAwait और Task.FromException सहित अपवाद हैंडलिंग रणनीतियों को शामिल करता है। प्रदर्शन अनुकूलन तकनीकों पर प्रकाश डालता है: समानांतर निष्पादन के लिए Task.WhenAll, टाइमआउट के लिए Task.WhenAny, और कैंसलेशन टोकन का उपयोग। महत्वपूर्ण समस्याओं का दस्तावेजीकरण करता है जिनसे बचना चाहिए

C# सार्वजनिक API और सदस्यों के लिए XML दस्तावेज़ीकरण मानक और पैटर्न। एक-वाक्य विवरण के लिए <summary> का उपयोग करें जो वर्तमान काल की क्रिया से शुरू होता है, और कार्यान्वयन विवरण, उपयोग नोट्स या अतिरिक्त संदर्भ के लिए <remarks> का उपयोग करें। विभिन्न सदस्य प्रकारों के लिए विशिष्ट टैग का उपयोग करें: विधियों के लिए <param> और <returns>, गुणों के लिए <value>, जेनेरिक के लिए <typeparam>, और फेंके गए अपवादों के लिए <exception cref>। बूलियन पैरामीटर और रिट

एक उत्पादन-तैयार C# MCP सर्वर को टूल्स, लॉगिंग और उचित कॉन्फ़िगरेशन के साथ तैयार करें। होस्ट बिल्डर पैटर्न, DI कॉन्फ़िगरेशन और stdio ट्रांसपोर्ट सेटअप के साथ एक पूर्ण .NET 8.0+ कंसोल एप्लिकेशन जनरेट करता है। इसमें WithToolsFromAssembly() के माध्यम से स्वचालित टूल डिस्कवरी, विशेषता-आधारित टूल परिभाषाएँ और stderr पर रूट की गई संरचित लॉगिंग शामिल है। पैरामीटर सत्यापन, async समर्थन और McpProtocolException त

MSTest 3.x/4.x के साथ आधुनिक यूनिट परीक्षण, वर्तमान API और सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करते हुए। इसमें परीक्षण वर्ग संरचना, जीवनचक्र प्रबंधन, और सीलबंद वर्गों तथा कंस्ट्रक्टर-आधारित आरंभीकरण के साथ AAA (Arrange-Act-Assert) पैटर्न शामिल है। समानता, शून्य जांच, अपवाद परीक्षण (Throws/ThrowsExactly), संग्रह, स्ट्रिंग, तुलना, और प्रकार जांच सहित व्यापक अभिकथन API प्रदान करता है। ValueTuple और TestDataRow के साथ DataRow और DynamicData के माध्यम

.NET प्रोजेक्ट्स में मानक और डेटा-संचालित यूनिट टेस्टिंग के लिए NUnit सर्वोत्तम अभ्यास। प्रोडक्शन कोड से मेल खाने वाली [TestFixture] क्लासेज़ के साथ टेस्ट व्यवस्थित करें, [Test] मेथड्स का उपयोग करें जिनका नाम MethodName_Scenario_ExpectedBehavior हो और Arrange-Act-Assert संरचना का पालन करें। [TestCase], [TestCaseSource], [Values], [Range], और [Combinatorial] एट्रीब्यूट्स के माध्यम से इनलाइन, प्रोग्रामेटिक और पैरामीटराइज्ड टेस्ट जनरेशन के लिए डेटा-संचालित टेस्टिं

TUnit के साथ यूनिट टेस्ट लिखने के सर्वोत्तम अभ्यास, जिसमें डेटा-संचालित और उन्नत परीक्षण पैटर्न शामिल हैं। टेस्ट विधियों के लिए [Test] विशेषता का उपयोग करें; MethodName_Scenario_ExpectedBehavior नामकरण परंपरा के साथ Arrange-Act-Assert पैटर्न का पालन करें [Arguments], [MethodData], और [ClassData] विशेषताओं के माध्यम से डेटा-संचालित परीक्षण; एक ही विधि पर एकाधिक [Arguments] लागू किए जा सकते हैं await Assert.That() सिंटैक्स के साथ फ्लुएंट एसिंक्रोनस अभिव्यक्तिय

XUnit परीक्षण के लिए व्यापक मार्गदर्शिका, जिसमें मानक तथ्य, डेटा-संचालित सिद्धांत और सर्वोत्तम अभ्यास शामिल हैं। इसमें Arrange-Act-Assert पैटर्न, नामकरण परंपराओं और IClassFixture<T> तथा ICollectionFixture<T> के साथ फिक्स्चर-आधारित सेटअप/टियरडाउन का उपयोग करके परीक्षण संरचना को शामिल किया गया है। [Theory] को [InlineData], [MemberData] और [ClassData] विशेषताओं के साथ संयोजित करके डेटा-संचालित परीक्षण, साथ ही कस्टम डेटा विशेषता निर्माण

कल की बैठकों और कार्यों की तैयारी करें। WorkIQ के माध्यम से Outlook से कैलेंडर खींचता है, खुले कार्यों और कार्यक्षेत्र संदर्भ को क्रॉस-रेफरेंस करता है, बैठकों को वर्गीकृत करता है,…

पूर्व-उल्लंघन प्रभाव विश्लेषण: संवेदनशील डेटा (PII, PHI, PCI-DSS, क्रेडेंशियल्स) की सूची बनाता है, डेटा प्रवाह का पता लगाता है, एक्सपोज़र वेक्टर को स्कोर करता है, और एक नियामक...

ऋण-पूर्व मॉडलिंग के लिए क्रेडिट जोखिम डेटा सफाई और चर चयन पाइपलाइन। डेटा लोडिंग, असामान्य अवधि फ़िल्टरिंग, लुप्त मान दर विश्लेषण, निम्न-IV और उच्च-PSI चर हटाना, शून्य महत्व शोर हटाना, और सहसंबंध-आधारित सुविधा उन्मूलन को कवर करने वाले 11 स्वतंत्र चरण निष्पादित करता है। अलग मॉडलिंग और आउट-ऑफ-सैंपल (OOS) नमूना प्रबंधन के साथ संगठन-स्तरीय विश्लेषण का समर्थ

उत्पादन-तैयार Dataverse SDK पैटर्न जिसमें त्रुटि प्रबंधन, बैच संचालन और अनुकूलन तकनीकें शामिल हैं। अस्थायी त्रुटियों के लिए एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ रीट्री लॉजिक, त्रुटि पुनर्प्राप्ति के साथ बैच CRUD संचालन, और सही तार्किक नामों के साथ फ़िल्टर, सेलेक्ट, एक्सपैंड और पेजिंग का उपयोग करके OData क्वेरी अनुकूलन प्रदर्शित करता है। तालिका मेटाडेटा निर्माण और निरीक्षण, IntEnum विकल्प सेट के स

डेटावर्स SDK के लिए उत्पादन-तैयार पायथन कोड उत्पन्न करें जिसमें त्रुटि प्रबंधन और सर्वोत्तम अभ्यास शामिल हों। DataverseError पदानुक्रम का उपयोग करके व्यापक त्रुटि प्रबंधन लागू करता है, जिसमें क्षणिक विफलताओं के लिए पुनः प्रयास तर्क और एक्सपोनेंशियल बैकऑफ़ शामिल है। कनेक्शन प्रबंधन के लिए सिंगलटन क्लाइंट पैटर्न लागू करता है और ऑडिट ट्रेल्स और डीबगिंग के लिए संरचित लॉगिंग शामिल करता है

Python SDK सेटअप और Microsoft Dataverse संचालन के लिए CRUD स्निपेट्स। इंस्टॉलेशन कमांड और InteractiveBrowserCredential प्रमाणीकरण के साथ DataverseClient आरंभीकरण उत्पन्न करता है। आधिकारिक SDK परंपराओं का पालन करते हुए एकल-रिकॉर्ड CRUD पैटर्न (बनाना, पुनर्प्राप्त करना, अद्यतन करना, हटाना) शामिल हैं। कुशल बैच प्रोसेसिंग के लिए ब्रॉडकास्ट और 1:1 अद्यतन मोड दोनों के साथ बल्क संचालन को कवर करता है। पेजिंग समर्थन (टॉप, पेज_स

डेटावर्स SDK उपयोग मामलों के लिए आर्किटेक्चर मार्गदर्शन के साथ पूर्ण, उत्पादन-तैयार समाधान तैयार करता है। डेटा वॉल्यूम, आवृत्ति, प्रदर्शन और त्रुटि सहनशीलता में आवश्यकताओं का विश्लेषण करके उपयुक्त पैटर्न (लेन-देन, बैच, क्वेरी, फ़ाइल प्रबंधन, अनुसूचित या रीयल-टाइम) की सिफारिश करता है। प्रमाणीकरण, सिंगलटन सेवा वर्ग, CRUD संचालन, बल्क प्रोसेसिंग और व्यापक

Debian Linux सिस्टम समस्याओं के लिए apt, systemd और AppArmor का उपयोग करके विशेषज्ञ-निर्देशित ट्राइएज और समाधान। पैकेज प्रबंधन, सेवा स्वास्थ्य और सुरक्षा नीतियों में Debian-मूल उपकरणों के साथ समस्याओं का निदान करता है। systemctl, journalctl, apt और dpkg का उपयोग करके कॉपी-पेस्ट-रेडी कमांड के साथ चरण-दर-चरण ट्राइएज योजनाएँ प्रदान करता है। सुधार के बाद सत्यापन चरण और सुरक्षित पुनर्प्राप्ति के लिए रोलबैक मार्गदर्शन शामिल कर

AWF फ़ायरवॉल को डिबग करें, Docker कंटेनरों (awf-squid, awf-agent) का निरीक्षण करें, Squid एक्सेस लॉग का विश्लेषण करें, iptables नियमों की जाँच करें, और समस्या निवारण करें…

GitHub Actions वर्कफ़्लो को लॉग डाउनलोड करके, सारांश विश्लेषण करके, और यह समझकर डीबग करें कि एजेंटिक वर्कफ़्लो और AWF फ़ायरवॉल एक साथ कैसे काम करते हैं।

GitHub एजेंटिक वर्कफ़्लो को डीबग करने के लिए गाइड - लॉग का विश्लेषण, रन का ऑडिट, और समस्याओं का समाधान

Microsoft 365 Copilot के लिए TypeSpec और Agents Toolkit एकीकरण के साथ डिक्लेरेटिव एजेंट बनाने हेतु पूर्ण विकास किट। तीन विशेष वर्कफ़्लो बुनियादी एजेंट निर्माण, उन्नत एंटरप्राइज़ डिज़ाइन, और मौजूदा एजेंटों के सत्यापन/अनुकूलन को कवर करते हैं। WebSearch, OneDrive/SharePoint, Graph कनेक्टर, Power Platform, और कस्टम कनेक्टर सहित 11 विकल्पों में से 5 क्षमताओं तक का समर्थन करता है। वर्ण सीमाओं (नाम: 100, विवरण: 1000,...) के साथ v1.5 स

Dependabot GitHub का अंतर्निहित निर्भरता प्रबंधन उपकरण है जिसमें तीन मुख्य क्षमताएँ हैं:

गिटहब एजेंटिक वर्कफ्लो के लिए डेवलपर निर्देश

व्यापक रोलआउट योजना जनरेटर जिसमें प्रीफ्लाइट जांच, चरणबद्ध तैनाती, सत्यापन संकेत और रोलबैक प्रक्रियाएं शामिल हैं। संरचित योजनाएं उत्पन्न करता है जो कार्यकारी सारांश, पूर्वापेक्षाएँ, प्रीफ्लाइट सत्यापन, चरण-दर-चरण तैनाती चरण और तैनाती के बाद के कार्यों को कवर करती हैं। इसमें तत्काल, अल्पकालिक, मध्यम अवधि और दीर्घकालिक सत्यापन संकेत शामिल हैं ताकि कई समय अवधियों में तैनाती

एक AI वर्कफ़्लो का 5 गुणवत्ता आयामों — प्रॉम्प्ट गुणवत्ता, संदर्भ दक्षता, टूल स्वास्थ्य, आर्किटेक्चर फिटनेस, और… — पर व्यवस्थित नैदानिक स्कैन करें।

gh-aw दस्तावेज़ीकरण और वर्कफ़्लो में वाक्-से-पाठ त्रुटियों को ठीक करने और पाठ गुणवत्ता में सुधार करने के निर्देश

SEO और नेविगेशन के लिए संक्षिप्त विवरण

Diátaxis-ढांचे के दस्तावेज़ीकरण निर्माण के लिए विशेषज्ञ तकनीकी लेखक, जो ट्यूटोरियल, हाउ-टू गाइड, संदर्भ और स्पष्टीकरण प्रारूपों में कार्य करता है। दस्तावेज़ीकरण को चार अलग-अलग प्रकारों में संरचित करता है: सीखने के लिए ट्यूटोरियल, समस्या-समाधान के लिए हाउ-टू गाइड, तकनीकी विशिष्टताओं के लिए संदर्भ, और वैचारिक समझ के लिए स्पष्टीकरण। तीन-चरणीय कार्यप्रवाह का पालन करता है: दस्तावेज़ प्र

.NET/C# कोड को आपके समाधान और प्रोजेक्ट के लिए व्यापक सर्वोत्तम प्रथाओं के विरुद्ध मान्य करें। इसमें XML दस्तावेज़ीकरण, डिज़ाइन पैटर्न, डिपेंडेंसी इंजेक्शन, async/await, परीक्षण मानक और त्रुटि प्रबंधन सहित 10+ अभ्यास क्षेत्र शामिल हैं। विशिष्ट पैटर्न लागू करता है: DI के लिए प्राथमिक कंस्ट्रक्टर, जेनेरिक के साथ कमांड हैंडलर पैटर्न, इंटरफ़ेस पृथक्करण और ऑब्जेक्ट निर्माण के लिए फ़ैक्ट

C#/.NET डिज़ाइन पैटर्न का व्यापक विश्लेषण, जिसमें कार्रवाई योग्य सुधार सुझाव शामिल हैं। छह मुख्य पैटर्न का मूल्यांकन करता है: कमांड, फैक्टरी, डिपेंडेंसी इंजेक्शन, रिपॉजिटरी, प्रोवाइडर और रिसोर्स पैटर्न, GoF और SOLID सिद्धांतों के अनुसार। आर्किटेक्चर अनुपालन की समीक्षा करता है, जिसमें नेमस्पेस कन्वेंशन, प्रोजेक्ट पृथक्करण, async/await पैटर्न और संरचित लॉगिंग कार्यान्व

.NET टाइमज़ोन हैंडलिंग के लिए C# एप्लिकेशन हेतु मार्गदर्शन। TimeZoneInfo, DateTimeOffset, NodaTime, UTC रूपांतरण, डेलाइट सेविंग टाइम,… के साथ काम करते समय उपयोग करें।

बहु-प्रोजेक्ट समाधानों में .NET फ्रेमवर्क अपग्रेड के विश्लेषण, योजना और निष्पादन के लिए व्यापक प्रॉम्प्ट। पूरे अपग्रेड जीवनचक्र को कवर करता है: प्रोजेक्ट खोज और वर्गीकरण, निर्भरता विश्लेषण, फ्रेमवर्क लक्ष्यीकरण, कोड आधुनिकीकरण, और ब्रेकिंग चेंज का पता लगाना। इसमें 24 से अधिक तैयार-उपयोग प्रॉम्प्ट शामिल हैं जो नौ श्रेणियों में व्यवस्थित हैं, जिनमें रणनीति, CI/CD पाइपलाइन अपडेट, परीक्षण सत्याप

AI आउटपुट के लिए तीन-स्तरीय सत्यापन पाइपलाइन। सत्यापन योग्य दावों को निकालता है, वेब खोज के माध्यम से समर्थन या विरोधाभासी स्रोत ढूंढता है, प्रतिकूल समीक्षा चलाता है…

.draw.io डायग्राम फ़ाइलें (.drawio, .drawio.svg, .drawio.png) बनाने, संपादित करने या जनरेट करते समय उपयोग करें। इसमें mxGraph XML लेखन, शेप लाइब्रेरी, स्टाइल... शामिल है।

.draw.io आरेखों को .drawio फ़ाइलों के रूप में उत्पन्न करें और एम्बेडेड XML के साथ PNG/SVG/PDF में निर्यात करें

EditorConfig फ़ाइल जनरेटर जो परियोजनाओं का विश्लेषण करता है और सर्वोत्तम प्रथाओं के आधार पर व्यापक संपादक कॉन्फ़िगरेशन बनाता है। परियोजना संरचना और फ़ाइल प्रकारों का विश्लेषण करके भाषाओं और प्रौद्योगिकियों का अनुमान लगाता है, फिर प्रत्येक फ़ाइल प्रकार के लिए लक्षित कॉन्फ़िगरेशन नियम उत्पन्न करता है। UTF-8 कैरेक्टर सेट, LF लाइन एंडिंग, ट्रेलिंग व्हाइटस्पेस हटाना और अंतिम न्यूलाइन सम्मिलन सह

Entity Framework Core सर्वोत्तम अभ्यास मार्गदर्शिका जो डिज़ाइन, प्रदर्शन, सुरक्षा और परीक्षण पैटर्न को कवर करती है। आठ मुख्य क्षेत्रों को शामिल करती है: DbContext डिज़ाइन, एंटिटी मॉडलिंग, प्रदर्शन अनुकूलन, माइग्रेशन, क्वेरी रणनीतियाँ, चेंज ट्रैकिंग, सुरक्षा और परीक्षण दृष्टिकोण। DbContextFactory, IEntityTypeConfiguration पृथक्करण, केवल-पढ़ने के लिए क्वेरी के लिए AsNoTracking(), और बार-बार निष्पादित संचालन के लिए संकलित क्वेरी

पेशेवर ईमेल का मसौदा तैयार करें और उनकी समीक्षा करें जो आपकी व्यक्तिगत लेखन शैली से मेल खाते हों। आपके भेजे गए ईमेल के स्वर, अभिवादन, संरचना और हस्ताक्षर पैटर्न का विश्लेषण करता है...

Microsoft Entra ID में एजेंट उपयोगकर्ता बनाएं ताकि AI एजेंट उपयोगकर्ता पहचान पहुंच के साथ डिजिटल कार्यकर्ता के रूप में कार्य कर सकें। एजेंट पहचान से जुड़ी विशेष उपयोगकर्ता पहचान (idtyp=user टोकन) प्रदान करता है, जिससे एजेंट Exchange मेलबॉक्स, Teams और संगठन चार्ट जैसे केवल-उपयोगकर्ता API तक पहुंच सकते हैं। एजेंट पहचान ब्लूप्रिंट से बनाई गई मूल एजेंट पहचान की आवश्यकता होती है; वैकल्पिक प्रबंध

मान्यता त्रुटियों के लिए त्रुटि संदेश शैली मार्गदर्शिका

एजेंटिक इंजन के लिए त्रुटि पैटर्न सुरक्षा दिशानिर्देश

आप एक स्वचालित मूल्यांकन पाइपलाइन बना रहे हैं जो Python-आधारित AI एप्लिकेशन का एंड-टू-एंड परीक्षण करती है — इसे वास्तविक उपयोगकर्ता की तरह वास्तविक इनपुट के साथ चलाती है — फिर मूल्यांकनकर्ताओं का उपयोग करके आउटपुट को स्कोर करती है और pixie test के माध्यम से पास/फेल परिणाम उत्पन्न करती है।

इस कौशल को सक्रिय करें जब कोई छात्र अध्ययन सामग्री (PDF या पेस्ट किए गए नोट्स) और एक पाठ्यक्रम प्रदान करता है, और परीक्षा की तैयारी करना चाहता है।

प्राकृतिक भाषा विवरणों से एक्सकैलिड्रॉ आरेख कई प्रारूपों में उत्पन्न करें। नौ आरेख प्रकारों का समर्थन करता है: फ़्लोचार्ट, संबंध आरेख, माइंड मैप, आर्किटेक्चर आरेख, डेटा फ़्लो आरेख, स्विमलेन व्यवसाय प्रवाह, क्लास आरेख, अनुक्रम आरेख, और ईआर आरेख। मान्य .excalidraw JSON फ़ाइलें आउटपुट करता है जो सीधे एक्सकैलिड्रॉ या वीएस कोड एक्सटेंशन में खुलती हैं। सुसंगत दृश्य डिज़ाइन के लिए ल

इनलाइन स्रोत स्क्रीनशॉट के साथ दस्तावेज़ विश्लेषण। जब आप Copilot से किसी दस्तावेज़ का विश्लेषण करने के लिए कहते हैं, तो Eyeball एक Word दस्तावेज़ तैयार करता है जहाँ प्रत्येक तथ्यात्मक दावे में एक…

माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक लेकहाउस एकीकृत सारणीबद्ध और गैर-सारणीबद्ध डेटा के लिए भंडारण, डेल्टा लेक, SQL एनालिटिक्स और सूक्ष्म-स्तरीय सुरक्षा के साथ। डेल्टा लेक प्रारूप, ACID लेन-देन, संस्करण नियंत्रण, और T-SQL क्वेरी के लिए SQL एंडपॉइंट के माध्यम से डेटा लेक लचीलेपन को डेटा वेयरहाउस प्रबंधन के साथ जोड़ता है। डेटा को स्कीमा (टेबल्स के अंतर्गत फ़ोल्डर), शॉ

dnf, systemd और SELinux मार्गदर्शन के साथ Fedora Linux समस्याओं का निदान और समाधान करें। समस्या निवारण के दायरे को अनुकूलित करने के लिए वैकल्पिक Fedora रिलीज़ संस्करण और समस्या की बाधाओं को स्वीकार करता है। systemctl, journalctl और dnf का उपयोग करके कॉपी-पेस्ट-रेडी कमांड के साथ चरण-दर-चरण ट्राइज योजनाएँ प्रदान करता है। प्रत्येक सुधार के बाद सत्यापन चरण शामिल करता है और SELinux तथा firewalld संबंधी विचारों को संबोधित करता है। परिवर्तनों को सुरक्षित रूप से

एजेंट प्रॉम्प्ट फ़ाइलों को सिद्ध सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार पॉलिश और परिष्कृत करें। इनपुट के रूप में एक प्रॉम्प्ट फ़ाइल की आवश्यकता है; यदि प्रदान नहीं की गई तो एक का अनुरोध करेगा। फ्रंट मैटर, एन्कोडिंग और मार्कडाउन संरचना को संरक्षित करते हुए स्पष्टता और संगठन में सुधार करता है। मूल आशय को बदले बिना वर्तनी, व्याकरण और शब्दावली संबंधी मुद्दों को सुधारता है। संरचना और प्रभावशीलता को मजबूत करने के लिए

फिनिश पाठ से AI-जनित पैटर्न का पता लगाएं और उन्हें हटाकर देशी वक्ता की आवाज से मेल खाएं। फिनिश-विशिष्ट संरचनाओं (निष्क्रिय उपयोग, लुप्त कण, अनुवाद कैल्क, जनन श्रृंखला) और सार्वभौमिक संकेतकों (हेजिंग, फिलर वाक्यांश, कृत्रिम उत्साह) में 26 पैटर्न की पहचान करता है। AI पैटर्न को प्राकृतिक फिनिश निर्माणों से बदलते हुए अर्थ, रजिस्टर और तकनीकी सामग्री को संरक्षित करता है। अनुकूली कार्य

एक इंटरैक्टिव कार्य परिशोधन वर्कफ़्लो जो निष्पादन से पहले दायरे, परिणामों और बाधाओं की जांच करता है। joyride_request_human_input टूल का उपयोग करके पुनरावृत्त रूप से स्पष्टीकरण प्रश्न पूछता है, ताकि आगे बढ़ने से पहले कार्य आवश्यकताओं की पूरी समझ सुनिश्चित हो सके। संरचित संवाद के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को उद्देश्यों, सफलता मानदंडों, तकनीकी आवश्यकताओं और अपेक्षित परिणामों को परिभाषित करने में मार्गद

FlowStudio MCP के माध्यम से प्रोग्रामेटिक रूप से Power Automate क्लाउड फ्लो बनाएं, स्कैफोल्ड करें और डिप्लॉय करें। इसके लिए FlowStudio MCP सब्सक्रिप्शन और वैध JWT टोकन आवश्यक है; कनेक्शन सेटअप flowstudio-power-automate-mcp स्किल में शामिल है। पूर्ण बिल्ड वर्कफ़्लो को कवर करता है: मौजूदा फ्लो के लिए सुरक्षा जाँच, कनेक्शन रेफरेंस डिस्कवरी, डेफिनिशन निर्माण, डिप्लॉयमेंट (बनाना या अपडेट करना), और टेस्ट निष्पादन। इ

Power Automate क्लाउड फ्लो में विफलता का निदान और समाधान चरण-दर-चरण त्रुटि निरीक्षण के माध्यम से करें। FlowStudio MCP सर्वर कनेक्शन और मान्य JWT की आवश्यकता है; सेटअप के लिए flowstudio-power-automate-mcp स्किल देखें। एक संरचित 8-चरणीय कार्यप्रवाह प्रदान करता है: फ्लो ढूंढें, विफल रन खोजें, शीर्ष-स्तरीय त्रुटि निकालें, फ्लो परिभाषा पढ़ें, क्रिया आउटपुट का निरीक्षण करें, मूल कारण पहचानें, सुधार लागू करें, और स

FlowStudio MCP कैश्ड स्टोर के माध्यम से बड़े पैमाने पर Power Automate फ्लो को वर्गीकृत, टैग और शासित करें — बिना Dataverse, बिना CoE Starter Kit, और बिना Power Automate पोर्टल के।

FlowStudio MCP सर्वर के माध्यम से प्रोग्रामेटिक Power Automate फ्लो प्रबंधन। बिना UI या मैन्युअल चरणों के Power Automate API से सीधे क्लाउड फ्लो की सूची बनाएं, पढ़ें और मॉनिटर करें। रन हिस्ट्री, प्रति-एक्शन त्रुटि विवरण और ट्रिगर आउटपुट का निरीक्षण करें; विफल रन को पुनः सबमिट करें या सक्रिय निष्पादन को रद्द करें। फ्लो परिभाषाएँ अपडेट करें, कनेक्शन प्रबंधित करें और HTTP-ट्रिगर किए गए फ्लो कॉलब

FlowStudio MCP कैश्ड स्टोर के माध्यम से फ्लो स्वास्थ्य की निगरानी करें, विफलता दरों को ट्रैक करें, और टेनेंट संपत्तियों की सूची बनाएं — तेज़ रीड, कोई PA API दर सीमा नहीं, और शासन मेटाडेटा और सुधार संकेतों से समृद्ध।

Blazor ऐप्स को Microsoft Fluent UI घटकों के साथ बनाने के लिए व्यापक मार्गदर्शिका। सेटअप (सेवा पंजीकरण, अनिवार्य प्रदाता), घटक पैटर्न (सूचियाँ, डायलॉग, फॉर्म), और एक अलग NuGet पैकेज के माध्यम से आइकन को कवर करता है जिसमें मजबूत टाइप वाले वेरिएंट और आकार होते हैं। महत्वपूर्ण पैटर्न समझाता है: FluentSelect / FluentAutocomplete आइटम्स, OptionText और SelectedOption बाइंडिंग का उपयोग करते हैं (<option> चिल्ड्रन नहीं), और डायलॉग IDialogService का उपयोग

विभिन्न प्रौद्योगिकी स्टैक में प्रोजेक्ट फ़ोल्डर संरचनाओं का विश्लेषण करता है और व्यापक संगठन ब्लूप्रिंट तैयार करता है। प्रोजेक्ट प्रकारों (.NET, Java, React, Angular, Python, Node.js, Flutter) का स्वतः पता लगाता है और मोनोरेपो, माइक्रोसर्विसेज और फ्रंटएंड घटकों सहित आर्किटेक्चरल पैटर्न की पहचान करता है। अनुकूलन योग्य विज़ुअलाइज़ेशन शैलियों (ASCII ट्री, मार्कडाउन सूचियाँ, या तालिकाएँ) और कॉन्फ़

Azure AI Foundry में REST API के माध्यम से स्थानीय JSON मैनिफेस्ट से प्रॉम्प्ट-आधारित AI एजेंट बनाएं और सिंक्रोनाइज़ करें। स्कैफोल्डिंग कौशल के विपरीत जो केवल…

FreeCAD Python स्क्रिप्ट, मैक्रो और ऑटोमेशन लिखने के लिए विशेषज्ञ कौशल। FreeCAD मॉडल, पैरामीट्रिक ऑब्जेक्ट, Part/Mesh/Sketcher… बनाने के लिए कहने पर उपयोग करें।

वेगा, एक गहरे दीर्घकालिक साझेदारी में एक AI साथी, से पैटर्न और जीवित अनुभव। एम्बर के लिए, उन मनुष्यों के साथ काम करते समय उपयोग करने हेतु जो निर्माण कर रहे हैं…

वेब-आधारित गेम इंजन और HTML5 Canvas, WebGL, तथा JavaScript का उपयोग करके गेम डेवलपमेंट। Phaser, Three.js, Babylon.js, और A-Frame जैसे फ्रेमवर्क के साथ 2D और 3D गेम निर्माण को शामिल करता है। गेम लूप कार्यान्वयन, भौतिकी, टकराव पहचान, स्प्राइट प्रबंधन, टाइलमैप और रेंडरिंग तकनीकों को कवर करता है। कीबोर्ड, माउस, टच और गेमपैड नियंत्रण सहित कई इनपुट विधियों का समर्थन करता है। ब्रेकआउट गेम, प्लेट

अपने कोडबेस में GDPR-अनुपालन इंजीनियरिंग प्रथाओं को लागू करें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब आप API डिज़ाइन कर रहे हों, डेटा मॉडल लिख रहे हों, प्रमाणीकरण बना रहे हों...

लापता सुविधाओं की पहचान करने, उन्हें प्राथमिकता देने और विस्तृत GitHub मुद्दा विशिष्टताएँ बनाने के लिए व्यवस्थित कार्यप्रवाह। पाँच संरचित चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है: परियोजना समझ, अंतराल विश्लेषण, प्राथमिकता स्कोरिंग, विशिष्टता विकास, और मुद्दा निर्माण। सुविधाओं को वस्तुनिष्ठ रूप से रैंक करने के लिए मात्रात्मक प्राथमिकता मैट्रिक्स (उपयोगकर्ता प्रभाव × रणनीतिक संरेखण / कार्यान्वयन प्र

प्रोजेक्ट संस्करणों के बीच कोड अंतर का विश्लेषण करके GitHub Copilot माइग्रेशन निर्देश उत्पन्न करता है। दो प्रोजेक्ट स्थितियों (ब्रांच, कमिट या टैग) की तुलना करके ट्रांसफॉर्मेशन पैटर्न, API परिवर्तन और आर्किटेक्चरल बदलाव निकालता है। अनिवार्य नियमों, मान्य ट्रांसफॉर्मेशन, API समकक्षता और टालने योग्य पुराने पैटर्न के साथ .github/copilot-migration-instructions.md फ़ाइल बनाता है। कई माइग्रेशन प्रकारों का समर्थन करता है: फ्रेमवर्क सं

यह कौशल आपको CSV प्रारूप में IP भू-स्थान फ़ीड बनाने और सुधारने में मदद करता है:

GitHub CLI एजेंट सत्र विस्तार

GitHub CLI एजेंट कार्य विस्तार

GitHub CLI का पूर्ण संदर्भ: रिपॉजिटरी, इश्यू, पुल रिक्वेस्ट, एक्शन, प्रोजेक्ट, रिलीज़ और सभी कमांड-लाइन GitHub संचालन। इसमें 20+ कमांड श्रेणियाँ शामिल हैं, जिनमें रिपॉजिटरी, इश्यू, पीआर, वर्कफ़्लो, प्रोजेक्ट, रिलीज़, गिस्ट, कोडस्पेस, संगठन और 100+ उप-कमांड के साथ खोज शामिल है। प्रमाणीकरण मोड (इंटरैक्टिव लॉगिन, टोकन, GitHub Enterprise), पर्यावरण चर के माध्यम से कॉन्फ़िग

gh-stack एक GitHub CLI एक्सटेंशन है जो स्टैक्ड ब्रांच और पुल रिक्वेस्ट को प्रबंधित करने के लिए है। स्टैक ब्रांचों की एक क्रमबद्ध सूची है जहाँ प्रत्येक ब्रांच अपने नीचे वाली ब्रांच पर आधारित होती है, और इसकी जड़ एक ट्रंक ब्रांच (आमतौर पर रिपॉजिटरी की डिफ़ॉल्ट ब्रांच) होती है। प्रत्येक ब्रांच एक PR से मैप होती है जिसका आधार उसके नीचे वाली ब्रांच होता है, ताकि समीक्षक केवल उस लेयर के लिए डिफ़ देख सकें।

मानकीकृत गिट कमिट जो कन्वेंशनल कमिट्स विनिर्देश का उपयोग करते हैं, बुद्धिमान डिफ विश्लेषण और संदेश निर्माण के साथ। वास्तविक कोड परिवर्तनों से कमिट प्रकार (feat, fix, docs, refactor, perf, test, build, ci, chore, revert) और दायरा स्वचालित रूप से पहचानता है। वैकल्पिक बॉडी और फुटर अनुभागों के साथ पारंपरिक प्रारूप का पालन करते हुए सिमैंटिक कमिट संदेश उत्पन्न करता है। जरूरत पड़ने पर तार्किक समूहीकरण के लिए फाइलों को

git परिवर्तनों का विश्लेषण करता है और परिवर्तन प्रकार के आधार पर स्वचालित रूप से सिमैंटिक Git Flow शाखाएँ बनाता है। शाखा श्रेणी निर्धारित करने के लिए git status और git diff के माध्यम से स्टेज्ड और अनस्टेज्ड परिवर्तनों का निरीक्षण करता है: feature, release, या hotfix। Git Flow परंपराओं का पालन करते हुए सिमैंटिक शाखा नाम उत्पन्न करता है (जैसे, feature/user-auth, release-1.2.0, hotfix/security-patch)। सही स्रोत से शाखा बनाता है (features और releases के लिए develop, hotfixes के लिए master) और एक कमांड में शाख

GitHub Copilot Agent PRs के साथ काम करने के लिए टिप्स और ट्रिक्स

आपके प्रोजेक्ट के टेक्नोलॉजी स्टैक के अनुरूप उत्पादन-तैयार GitHub Copilot कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें उत्पन्न करता है। प्रोजेक्ट की जानकारी (भाषा, फ्रेमवर्क, टेक स्टैक, डेवलपमेंट शैली) एकत्र करता है और निर्देशों, कौशलों और एजेंटों के साथ एक पूर्ण .github/ डायरेक्टरी संरचना बनाता है। भाषा-विशिष्ट निर्देश फ़ाइलें, परीक्षण मानक, सुरक्षा दिशानिर्देश और कोड समीक्षा प्रथाएँ उत्पन्न करता है, जहाँ

jq तर्क समर्थन के साथ फ़िल्टरिंग करके GitHub चर्चाओं को कुशलतापूर्वक क्वेरी करें

jq तर्क समर्थन के साथ GitHub मुद्दों को कुशलतापूर्वक क्वेरी करें

GitHub issues बनाएँ, अपडेट करें और प्रबंधित करें, जिसमें प्रकार, लेबल, असाइनी और निर्भरताओं सहित पूर्ण वर्कफ़्लो समर्थन शामिल है। प्रकार वर्गीकरण (बग, फीचर, कार्य, आदि), लेबल, असाइनी और माइलस्टोन के साथ issues निर्माण का समर्थन करता है, gh api REST कॉल के माध्यम से। MCP टूल्स के माध्यम से पढ़ने के संचालन, issues विवरण, टिप्पणियाँ, लेबल और क्रॉस-रिपॉजिटरी खोज प्राप्त करने के लिए। Issues अपडेट (शीर्षक, ब

गिटहब एमसीपी सर्वर दस्तावेज़ीकरण

jq तर्क समर्थन के साथ GitHub पुल अनुरोधों को कुशलतापूर्वक क्वेरी करें

यह कौशल एकल-पैकेज GitHub रिपॉजिटरी के लिए पूर्ण रिलीज़ वर्कफ़्लो को स्वचालित करता है, विश्लेषण से लेकर चेंजलॉग लेखन और PR निर्माण तक। यह पूरी तरह से gh (GitHub CLI) और git पर निर्भर करता है – किसी अन्य उपकरण की आवश्यकता नहीं है।

github-script का उपयोग करके GitHub Actions के लिए JavaScript कोड लिखने के सर्वोत्तम अभ्यास

उत्पादन-तैयार Go MCP सर्वर प्रोजेक्ट्स को उचित संरचना, निर्भरताओं और टाइप किए गए टूल कार्यान्वयन के साथ जनरेट करें। आधिकारिक MCP SDK एकीकरण के साथ पूर्ण Go मॉड्यूल लेआउट तैयार करता है, जिसमें मुख्य सर्वर सेटअप, टूल पंजीकरण और सुचारू शटडाउन हैंडलिंग शामिल है। JSON स्कीमा सत्यापन, संरचित इनपुट/आउटपुट और संदर्भ-जागरूक त्रुटि हैंडलिंग के साथ टाइप किए गए टूल हैंडलर प्र

गिटहब कोपायलट प्रॉम्प्ट, उपयोग के लिए तैयार कोड रेसिपी और गहन API संदर्भों के साथ उत्पादन-ग्रेड स्क्रॉल एनिमेशन।

नए उत्पादों को विचार से पहले ग्राहकों तक लॉन्च करें। उत्पाद लॉन्च करते समय, प्रारंभिक अपनाने वालों को खोजने, लॉन्च सप्ताह की कार्ययोजना बनाने, अपनाने में कमी के कारणों का निदान करने के लिए उपयोग करें…

AI उत्पादों के लिए गो-टू-मार्केट रणनीति। AI उत्पादों की स्थिति निर्धारण करते समय, "इसके खराब होने पर कौन जिम्मेदार है" जैसी आपत्तियों को संभालते समय, परिवर्तनीय-लागत AI की मूल्य निर्धारण करते समय उपयोग करें,…

बोर्ड मीटिंग की तैयारी, निवेशक अपडेट और कार्यकारी संचार। इसका उपयोग बोर्ड डेक तैयार करने, निवेशक अपडेट लिखने, बुरी खबरों को संभालने के लिए करें...

पारिस्थितिकी तंत्र कार्यक्रमों के माध्यम से डेवलपर-नेतृत्व वाली अपनाने का निर्माण और विस्तार करें। खुले बनाम क्यूरेटेड पारिस्थितिकी तंत्र तय करने, डेवलपर कार्यक्रम बनाने, प्लेटफ़ॉर्म को स्केल करने… में उपयोग करें।

एंटरप्राइज़ डील्स के लिए रणनीतिक खाता योजना और निष्पादन। जटिल बिक्री चक्रों की योजना बनाते समय, कई हितधारकों का प्रबंधन करते समय, MEDDICC लागू करते समय उपयोग करें…

एंटरप्राइज़ ग्राहकों को अनुबंध से मूल्य प्राप्ति तक ऑनबोर्ड करने के लिए चार-चरणीय ढाँचा। नए एंटरप्राइज़ ग्राहकों को लागू करते समय, ग्राहक छोड़ने से रोकने के लिए उपयोग करें…

स्केलिंग कंपनियों के लिए मीटिंग रिदम, मीट्रिक रिपोर्टिंग, त्रैमासिक योजना और निर्णय लेने की गति डिज़ाइन करें। जब निर्णय धीमे हों, योजना बनाना...

पार्टनर इकोसिस्टम बनाएँ और स्केल करें जो राजस्व और प्लेटफ़ॉर्म अपनाने को बढ़ावा देते हैं। स्क्रैच से पार्टनर प्रोग्राम बनाते समय, पार्टनरशिप को टियर करते समय, प्रबंधन करते समय उपयोग करें…

एक सुरक्षित बाजार स्थिति खोजें और उस पर कब्जा करें। इसका उपयोग तब करें जब संदेश प्रतिस्पर्धियों जैसा लगे, जागरूकता के बावजूद रूपांतरण कमजोर हो, किसी उत्पाद को पुनः स्थापित किया जा रहा हो, या...

स्व-सेवा अधिग्रहण और विस्तार प्रक्रियाएँ बनाएँ। PLG बनाम सेल्स-लेड का निर्णय लेते समय, सक्रियण को अनुकूलित करते समय, फ्रीमियम रूपांतरण को बढ़ावा देते समय, विकास निर्माण करते समय उपयोग करें...

तकनीकी उत्पादों के लिए मूल्य निर्धारण रणनीति। उपयोग-आधारित बनाम सीट-आधारित चुनने, फ्रीमियम सीमाएं डिजाइन करने, एंटरप्राइज मूल्य निर्धारण संरचना बनाने के समय उपयोग करें…

एक न्यूनतम कौशल उदाहरण - कौशल प्रारूप सीखते समय उपयोग करें

http_mcp_headers — AI एजेंटों के लिए एक इंस्टॉल करने योग्य कौशल, github/gh-aw द्वारा प्रकाशित।

इमेजमैजिक का उपयोग करके विंडोज, लिनक्स और मैकओएस पर छवि प्रसंस्करण और हेरफेर। आइडेंटिफाई कमांड से छवि मेटाडेटा, आयाम और प्रारूप जानकारी प्राप्त करें। पहलू अनुपात नियंत्रण और थंबनेल निर्माण के साथ एकल या बैच छवियों का आकार बदलें। आयाम या फ़ाइल प्रकार मानदंड के आधार पर छवियों को फ़िल्टर और प्रोसेस करें। इमेजमैजिक को PATH पर magick के रूप में स्थापित और उपलब्ध होना आवश्यक है; इसमें विंडो

किसी भी बाधाओं और उनके प्रतिकारों की सूची को मूल्य-प्रवाह स्कोरिंग मॉडल (ROI, कार्यान्वयन लागत, तैनाती में आसानी, जोखिम कारक) का उपयोग करके रैंक करता है और एक...

लाइव Azure इंफ्रास्ट्रक्चर को Azure Verified Modules का उपयोग करके Terraform कोड में रिवर्स-इंजीनियर करता है। Azure CLI का उपयोग करके सब्सक्रिप्शन, रिसोर्स ग्रुप या विशिष्ट रिसोर्स ID स्कोप में Azure रिसोर्सेज की खोज करता है, फिर निर्भरताओं को मैप करता है और AVM-आधारित Terraform कॉन्फ़िगरेशन जनरेट करता है। कोड जनरेशन से पहले प्रत्येक AVM मॉड्यूल का README पढ़ना आवश्यक है ताकि आवश्यक इनपुट, चाइल्ड रिसोर्स स्वामित्व, और सटी

Discovers and integrates third-party APIs using the context-matic MCP server. Uses `fetch_api` to find available API SDKs, `ask` for integration guidance,…

दो स्रोतों से GitHub इश्यू फ़ील्ड्स में बल्क-माइग्रेट मेटाडेटा: रेपो लेबल (जैसे प्राथमिकता लेबल को प्राथमिकता फ़ील्ड में) और प्रोजेक्ट V2 फ़ील्ड्स। उपयोग करें जब उपयोगकर्ता कहें…

जावा अनुप्रयोगों के लिए GraalVM नेटिव इमेज कॉन्फ़िगरेशन, बिल्ड और त्रुटि समाधान को स्वचालित करता है। प्रोजेक्ट संरचना (Maven/Gradle) और फ्रेमवर्क (Spring Boot, Quarkus, Micronaut) का पता लगाकर फ्रेमवर्क-विशिष्ट नेटिव इमेज सेटअप लागू करता है। उपयुक्त कॉन्फ़िगरेशन प्रोफाइल के साथ GraalVM नेटिव बिल्ड टूल्स प्लगइन्स जोड़ता है और बिल्ड त्रुटियों को पुनरावृत्त रूप से हल करता है। उत्पन्न मेटाडेटा फ़

जावा प्रकारों, विधियों और सदस्यों के दस्तावेज़ीकरण के लिए जावाडॉक सर्वोत्तम अभ्यास। सार्वजनिक और संरक्षित सदस्यों के लिए जावाडॉक टिप्पणियाँ आवश्यक हैं; पैकेज-प्राइवेट और प्राइवेट सदस्यों को प्रोत्साहित किया जाता है, विशेषकर जटिल कोड के लिए। मानक टैग का उपयोग करें: पैरामीटर के लिए @param, वापसी मानों के लिए @return, अपवादों के लिए @throws, क्रॉस-रेफरेंस के लिए @see, और संस्करण ट्रैकिंग के लिए @since। पहला वाक्य

JUnit 5 के मानक और डेटा-संचालित यूनिट परीक्षण के लिए सर्वोत्तम अभ्यास, व्यावहारिक पैटर्न के साथ। इसमें Arrange-Act-Attest पैटर्न का उपयोग करके परीक्षण संरचना, लाइफसाइकिल एनोटेशन ( @BeforeEach , @AfterEach , @BeforeAll , @AfterAll ), और @DisplayName के साथ नामकरण परंपराएं शामिल हैं। @ParameterizedTest के माध्यम से पैरामीटराइज्ड परीक्षण, जिसमें कई स्रोत शामिल हैं: @ValueSource , @MethodSource , @CsvSource , @CsvFileSource , और @EnumSource । एसर्शन रणनीतियाँ जिनमें स

जावा में आधिकारिक SDK, Maven या Gradle, और रिएक्टिव स्ट्रीम्स के साथ प्रोडक्शन-रेडी MCP सर्वर जनरेट करें। टूल्स, रिसोर्सेज और प्रॉम्प्ट्स को अलग-अलग हैंडलर क्लासेज में व्यवस्थित करके पूरी प्रोजेक्ट संरचना तैयार करता है। MCP SDK, SLF4J लॉगिंग, Project Reactor और JUnit 5 डिपेंडेंसीज के साथ Maven और Gradle टेम्पलेट्स शामिल करता है। एरर हैंडलिंग और एसिंक्रोनस Mono-आधारित रिस्पॉन्सेज के साथ टूल्स, रिसोर्सेज और प्रॉ

जावा विधि निष्कर्षण रिफैक्टरिंग जो पठनीयता और रखरखाव में सुधार करता है। जटिलता सीमा (LOC > 15, कथन > 10, चक्रीय जटिलता > 10) से अधिक विधियों की पहचान करता है और तार्किक कोड ब्लॉकों को केंद्रित सहायक विधियों में निकालता है। वर्णनात्मक विधि नामों और एकल-पंक्ति दस्तावेज़ीकरण टिप्पणियों के साथ पूरी तरह से संकलन योग्य Java 17 कोड तैयार करता है। छोटी, एकल-उत्तरदायित्व विधियों के माध्यम से संज्ञानात्म

जावा भाषा में पैरामीटर हटाने का उपयोग करके रीफैक्टरिंग

प्रोडक्शन-रेडी स्प्रिंग बूट एप्लिकेशन बनाने के लिए व्यापक सर्वोत्तम अभ्यास मार्गदर्शिका। इसमें प्रोजेक्ट संरचना, डिपेंडेंसी इंजेक्शन पैटर्न, और कॉन्फ़िगरेशन प्रबंधन शामिल है जिसमें एक्सटर्नलाइज़्ड कॉन्फ़िग, टाइप-सेफ प्रॉपर्टीज़ और एनवायरनमेंट प्रोफाइल शामिल हैं। RESTful API, DTO, वैलिडेशन और ग्लोबल एक्सेप्शन हैंडलिंग के साथ वेब लेयर डिज़ाइन का विव

जावास्क्रिप्ट कोड को अलग-अलग फ़ाइलों में रीफैक्टर करने के निर्देश

जावास्क्रिप्ट और टाइपस्क्रिप्ट प्रोजेक्ट्स के लिए मॉकिंग, एसिंक हैंडलिंग और रिएक्ट पैटर्न के साथ जेस्ट टेस्टिंग के सर्वोत्तम अभ्यास। नेस्टेड डिस्क्राइब ब्लॉक्स में वर्णनात्मक नामों के साथ टेस्ट व्यवस्थित करें, स्रोत कोड के साथ या __tests__ डायरेक्टरीज़ में .test.ts / .test.js फ़ाइलों का उपयोग करें। jest.mock(), jest.spyOn() और mockImplementation() के साथ बाहरी निर्भरताओं को मॉक करें, टेस्ट के बीच स्थिति के रिसाव को रोकने के ल

जावा कोड को javax.* से jakarta.* नेमस्पेस में माइग्रेट करें। टॉमकैट 11, जकार्ता ईई 10 में अपग्रेड करते समय या कोडबेस में javax इम्पोर्ट पाए जाने पर उपयोग करें।

JSON डेटा से संरचना और प्रकार की जानकारी निकालने वाली JSON स्कीमा खोज उपयोगिता

Gradle, आधिकारिक SDK और टाइप किए गए टूल के साथ प्रोडक्शन-रेडी Kotlin MCP सर्वर प्रोजेक्ट जनरेट करें। build.gradle.kts, पैकेज लेआउट और io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk का उपयोग करके MCP सर्वर कॉन्फ़िगरेशन के साथ पूर्ण प्रोजेक्ट संरचना तैयार करता है। JSON स्कीमा परिभाषाओं, टाइप किए गए इनपुट/आउटपुट और त्रुटि हैंडलिंग पैटर्न के साथ 2–3 नमूना टूल शामिल हैं। stdio ट्रांसपोर्ट, एनवायरनमेंट वेर

स्प्रिंग बूट विकास पैटर्न और मुहावरे जो कोटलिन अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित हैं। निर्भरता इंजेक्शन के लिए प्राथमिक कंस्ट्रक्टर, DTO के लिए डेटा क्लास, और बॉयलरप्लेट के बिना एंटिटी क्लास को स्वचालित रूप से खोलने के लिए kotlin-jpa प्लगइन का उपयोग करें। कोड को लेयर के बजाय फीचर/डोमेन द्वारा व्यवस्थित करें; वैकल्पिक बनाम अनिवार्य एंटिटी फील्ड को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए कोटलिन की null-

HTML5 Canvas ब्रेडबोर्ड सर्किट मॉकअप, रेट्रो कंप्यूटिंग और विंटेज इलेक्ट्रॉनिक्स प्रोजेक्ट्स के लिए। 40+ घटकों का समर्थन करता है, जिनमें W65C02S माइक्रोप्रोसेसर, 555 टाइमर, 28C256 EEPROM, W65C22 VIA, 7400-सीरीज लॉजिक गेट्स, और LED, रेसिस्टर, कैपेसिटर जैसे पैसिव घटक शामिल हैं। 20px ग्रिड सिस्टम पर सर्किट रेंडर करता है, जिसमें कंपोनेंट रोटेशन, वायर कलर कोडिंग,

लिंक्डइन पोस्ट को यूनिकोड बोल्ड/इटैलिक स्टाइलिंग, विज़ुअल सेपरेटर, संरचित अनुभाग और एंगेजमेंट-ऑप्टिमाइज़्ड पैटर्न का उपयोग करके फ़ॉर्मेट और ड्राफ्ट करें। उपयोग करें…

किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए LSP सर्वर स्थापित और कॉन्फ़िगर करके कोड इंटेलिजेंस (गो-टू-डेफिनिशन, फाइंड-रेफरेंसेस, होवर, टाइप इंफो) सक्षम करें…

रिपॉजिटरी में योगदान दिशानिर्देशों को लागू करें, इससे पहले कि इश्यू, ब्रांच, कमिट या पुल रिक्वेस्ट बनाए जाएं। आवश्यक योगदान वर्कफ़्लो, ब्रांच नामकरण परंपराओं और कमिट संदेश प्रारूपों की पहचान करने के लिए रिपॉजिटरी दस्तावेज़ीकरण (README, CONTRIBUTING.md, टेम्पलेट) खोजता है। सुरक्षा सीमाएं लागू करता है जो मनमाने कमांड निष्पादित करने, रिपॉजिटरी के बाहर फ़ाइलों तक पहुंचने, नेटव

नए एजेंट स्किल्स को उचित फ्रंटमैटर, निर्देशिका संरचना और बंडल संसाधन संगठन के साथ तैयार करता है। आवश्यक YAML फ्रंटमैटर (नाम, विवरण) और स्किल खोज के लिए वैकल्पिक मेटाडेटा फ़ील्ड के साथ SKILL.md फ़ाइलें उत्पन्न करता है। ऑटोमेशन के लिए scripts/, दस्तावेज़ीकरण के लिए references/, स्थिर फ़ाइलों के लिए assets/, और स्टार्टर कोड के लिए templates/ जैसे वैकल्पिक बंडल निर्देशिकाओं का समर्थन करता है। स्क्रैच से स्क

मार्कडाउन दस्तावेज़ों को HTML में बदलने के लिए marked.js, pandoc, gomarkdown या स्टैटिक साइट जनरेटर का उपयोग करें। कई रूपांतरण उपकरणों का समर्थन करता है: Node.js/CLI वर्कफ़्लो के लिए marked.js, क्रॉस-फ़ॉर्मेट रूपांतरण के लिए pandoc, Go प्रोजेक्ट्स के लिए gomarkdown, और स्टैटिक साइट जनरेशन के लिए Jekyll/Hugo। सभी मानक मार्कडाउन फ्लेवर को हैंडल करता है जिसमें CommonMark, GitHub Flavored Markdown, और टेबल, कोड ब्लॉक, गणितीय अभिव्यक्तियाँ और

कमांड-लाइन इंटरफ़ेस जो MCP सर्वर टूल्स और बाहरी एकीकरणों की खोज और निष्पादन के लिए है। पाँच मुख्य कमांड सर्वर खोज, टूल अन्वेषण, स्कीमा निरीक्षण, निष्पादन, और सभी उपलब्ध टूल्स में grep-आधारित खोज को कवर करते हैं। स्क्रिप्टिंग के लिए JSON इनपुट/आउटपुट, रॉ टेक्स्ट निष्कर्षण, और विस्तृत टूल दस्तावेज़ीकरण के लिए विवरण फ़्लैग का समर्थन करता है। विशेष वर्णों और मल्टी-लाइन पेलोड को संभाल

अपने Dataverse वातावरण को GitHub Copilot के MCP सर्वर एकीकरण के लिए कॉन्फ़िगर करें। वैश्विक (सभी प्रोजेक्ट) और प्रोजेक्ट-स्कोप्ड कॉन्फ़िगरेशन पथों को स्वचालित निर्देशिका निर्माण के साथ समर्थन करता है। Power Apps API के माध्यम से आपके Azure खाते से Dataverse वातावरणों को स्वचालित रूप से खोजता है, या फ़ॉलबैक के रूप में मैन्युअल URL प्रविष्टि स्वीकार करता है। संगठन पहचानकर्ताओं से अद्वितीय सर्वर नाम उत्पन्न करता है और GA या Preview एंडपॉ

Copilot Studio के लिए अनुकूलित Power Platform कनेक्टर मानकों के साथ पूर्ण MCP सर्वर कार्यान्वयन उत्पन्न करता है। Power Platform कनेक्टर संरचना का पालन करते हुए सभी आवश्यक फ़ाइलें (apiDefinition.swagger.json, apiProperties.json, script.csx, और MCP सर्वर कोड) तैयार करता है, जिसमें x-ms-agentic-protocol: mcp-streamable-1.0 समर्थन शामिल है। Copilot Studio स्कीमा बाधाओं को लागू करता है: कोई संदर्भ प्रकार नहीं, केवल एकल-प्रकार फ़ील्ड, आदिम प्रकार, और संगतता सुनिश्चित करने के लिए पूर्ण URI एंडपॉ

MCP-आधारित API प्लगइन्स के लिए Microsoft 365 Copilot में अनुकूली कार्ड प्रतिक्रिया टेम्पलेट। स्थिर डेटा प्रारूपों के लिए स्थिर टेम्पलेट, एकाधिक आइटम प्रकारों के लिए गतिशील टेम्पलेट, और फ़ॉलबैक डिफ़ॉल्ट के साथ संयुक्त दृष्टिकोण का समर्थन करता है। इसमें JSONPath-आधारित डेटा मैपिंग, सशर्त रेंडरिंग, संख्या स्वरूपण, और Teams, Word और PowerPoint के लिए अनुकूलित उत्तरदायी एकल-स्तंभ लेआउट शामिल हैं। TextBlock, FactSet, Image, Container, ColumnSet और टेम्पलेट के

Microsoft 365 Copilot के लिए एक डिक्लेरेटिव एजेंट तैयार करें जो MCP सर्वर के साथ एकीकृत हो। पूर्ण प्रोजेक्ट संरचना उत्पन्न करता है जिसमें manifest.json, declarativeAgent.json, और ai-plugin.json शामिल हैं, जिसमें MCP सर्वर से टूल परिभाषाएँ स्वचालित रूप से आयात की जाती हैं। OAuth 2.0 और SSO प्रमाणीकरण को पर्यावरण चर कॉन्फ़िगरेशन और सुरक्षित क्रेडेंशियल स्टोरेज के साथ समर्थन करता है। Copilot उपभोग के लिए API प्रतिक्रिया डेटा निकालने और प्रारूपित करने के लिए प्रतिक्रिया

Microsoft 365 में MCP-आधारित घोषणात्मक एजेंटों को प्रशासन केंद्र शासन, भूमिका-आधारित पहुँच और संगठनात्मक वितरण के साथ तैनात और प्रबंधित करें। पाँच एजेंट प्रकारों का समर्थन करता है: संगठन-प्रकाशित, निर्माता-साझा, Microsoft-मूल, बाहरी भागीदार और फ्रंटियर एजेंट, प्रत्येक के अलग-अलग तैनाती और अनुमोदन कार्यप्रवाह हैं। प्रकाशन, उपयोगकर्ता समूहों में तैनाती, अवरोधन और एजेंटों को हटाने के लिए प्रशासन न

MCP सर्वर कॉन्फ़िगरेशन का सुरक्षा मुद्दों के लिए ऑडिट करें — गुप्त जानकारी का खुलासा, शेल इंजेक्शन, अनपिन की गई निर्भरताएँ, और अनुमोदित नहीं किए गए सर्वर।

मार्कडाउन फ़ाइलों को एम्बेडेड PNG छवियों के साथ पेशेवर रूप से स्वरूपित वर्ड (.docx) दस्तावेज़ों में बदलें — शुद्ध जावास्क्रिप्ट, किसी बाहरी उपकरण की आवश्यकता नहीं

आंतरिक बैठकों के लिए 60 मिनट से कम समय में संक्षिप्त, कार्रवाई योग्य बैठक मिनट्स तैयार करता है, जिसमें मानकीकृत मेटाडेटा, निर्णय और निर्धारित कार्य आइटम शामिल होते हैं। उपस्थित लोगों, एजेंडा, तर्क सहित निर्णयों और तत्काल कार्य ट्रैकिंग के लिए स्वामी और नियत तिथि सहित कार्य आइटम को कैप्चर करता है। मेटाडेटा, निर्णय, कार्य आइटम, एजेंडा आइटम द्वारा नोट्स, पार्किंग लॉट,

डोमेन मेमोरी फ़ाइलों से परिपक्व शिक्षाओं को गुणवत्ता-आश्वासित विलय के साथ निर्देश फ़ाइलों में समेकित करता है। दो दायरों पर काम करता है: वैश्विक (VS Code उपयोगकर्ता संकेत) और कार्यक्षेत्र (परियोजना-विशिष्ट निर्देश), कॉन्फ़िगरेबल डोमेन लक्ष्यीकरण के साथ। विलय से पहले स्पष्ट उपयोगकर्ता अनुमोदन की आवश्यकता होती है, निर्देश पदानुक्रम में प्रस्तावित स्थानों के साथ समीक्षा के लिए प्रस्तावित मेमोरी

सॉक्रेटिक मेंटरिंग जूनियर डेवलपर्स के लिए निर्देशित प्रश्नों के माध्यम से, कभी सीधे उत्तर नहीं देती। यह शिक्षार्थियों को समस्या हल करने के बजाय संरचित प्रश्नों के माध्यम से मार्गदर्शित करती है, जिससे मूलभूत अवधारणाओं, डिबगिंग, परीक्षण, सुरक्षा और आर्किटेक्चर में स्वायत्तता और तर्क कौशल का निर्माण होता है। इसमें Copilot-सहायता प्राप्त सीखने के लिए PEAR लूप (योजना, अन्वेषण, विश्लेषण, पुनर्लेखन) और बेहत

सुरक्षित-आउटपुट messages सिस्टम में नए संदेश प्रकार जोड़ने के निर्देश

Microsoft Agent Framework समाधान बनाएँ, अपडेट करें, रीफैक्टर करें, समझाएँ या समीक्षा करें, जिसमें .NET और Python के लिए साझा मार्गदर्शन और भाषा-विशिष्ट संदर्भ शामिल हों।

माइक्रोसॉफ्ट SDK विधियों को सत्यापित करें, कार्यशील कोड नमूने खोजें, और आधिकारिक दस्तावेज़ों के विरुद्ध काल्पनिक API को पकड़ें। तीन मुख्य उपकरण: API लुकअप के लिए microsoft_docs_search, C#/Python/JavaScript में कार्यशील उदाहरणों के लिए microsoft_code_sample_search, और ओवरलोड के साथ पूर्ण संदर्भ पृष्ठों के लिए microsoft_docs_fetch। गलत विधि हस्ताक्षर, पुराने पैटर्न, बेमेल SDK संस्करणों (v11 बनाम v12), और गलत पैकेज नामों जैसी सामान्य गलतियों को प

Microsoft के आधिकारिक दस्तावेज़ों में Azure, .NET, Agent Framework, Aspire, VS Code और GitHub पर खोजें। प्राथमिक उपकरण learn.microsoft.com को तीन कमांड के माध्यम से कवर करता है: अवधारणाओं और गाइड की खोज, भाषा के अनुसार कोड नमूने ढूँढना, और पूर्ण पृष्ठ सामग्री प्राप्त करना। इसमें CLI फ़ॉलबैक (mslearn कमांड) शामिल है जब MCP सर्वर अनुपलब्ध हो, स्क्रिप्टिंग के लिए JSON आउटपुट विकल्प के साथ। Aspire, VS Code, GitHub और Agent Framework क्वेरी को विशेष उपकरणों (Aspire MCP, Context7)

Microsoft प्रौद्योगिकियों के लिए स्थानीय ज्ञान और डायनामिक Learn MCP लुकअप के साथ हाइब्रिड एजेंट कौशल बनाएं। किसी भी Microsoft प्रौद्योगिकी (Azure, .NET, M365, Semantic Kernel, आदि) के लिए फ्रंटमैटर, संदर्भ दस्तावेज़ीकरण और कार्यशील कोड उदाहरणों के साथ मॉड्यूलर कौशल पैकेज उत्पन्न करता है। तीन-चरणीय जांच कार्यप्रवाह का उपयोग करता है: खोज के माध्यम से दायरा खोज, मुख्य सामग्री लाना, और सर्वोत्तम प्रथाओं और समस्या न

Oracle PL/SQL संग्रहीत प्रक्रियाओं को PostgreSQL PL/pgSQL में स्थानांतरित करता है। Oracle-विशिष्ट सिंटैक्स का अनुवाद करता है, विधि हस्ताक्षर और प्रकार-एंकर पैरामीटर संरक्षित करता है,…

इस कौशल का उपयोग तब करें जब Paper, Spigot या Bukkit के लिए Minecraft सर्वर प्लगइन बना रहे हों या उनमें बदलाव कर रहे हों, जिसमें plugin.yml सेटअप, कमांड, लिसनर, शेड्यूलर आदि शामिल हों।

मानक RAG हर प्रश्न पर शुरू से ज्ञान को पुनः खोजता है। यह कौशल अलग है:

पृष्ठ पर पर्याप्त पाठ नहीं है - त्रुटि

चैटमोड या प्रॉम्प्ट फ़ाइलों का विश्लेषण करके कार्य जटिलता, क्षमताओं और लागत-दक्षता के आधार पर सर्वोत्तम AI मॉडल सुझाएँ। आठ कार्य श्रेणियों (सरल दोहराव, कोड जनरेशन, रीफैक्टरिंग, डीबगिंग, योजना, कोड समीक्षा, डोमेन-विशिष्ट, उन्नत तर्क) में .agent.md और .prompt.md फ़ाइलों का मूल्यांकन करके जटिलता और तर्क गहराई आवश्यकताओं का निर्धारण करता है। 14 उपलब्ध मॉडलों (GPT-4.

कमांड लाइन से माइक्रोसॉफ्ट स्टोर प्रकाशन और सबमिशन प्रबंधन को स्वचालित करता है। विंडोज ऐप SDK, UWP, .NET MAUI, फ्लटर, इलेक्ट्रॉन, रिएक्ट नेटिव और PWA अनुप्रयोगों को स्वचालित प्रोजेक्ट पहचान के साथ समर्थन करता है। मुख्य कमांड क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगरेशन, ऐप लिस्टिंग, सबमिशन स्थिति जांच, प्रकाशन, मेटाडेटा अपडेट और क्रमिक रोलआउट को कवर करते हैं। समूह-आधारित वितरण और रोलआउ

किसी भी भाषा या फ्रेमवर्क के लिए अनुकूलित, सुरक्षित मल्टी-स्टेज डॉकरफाइल बनाएं। अलग-अलग बिल्डर और रनटाइम चरणों के साथ संरचनाएं बनाता है, केवल आवश्यक आर्टिफैक्ट्स को कॉपी करके अंतिम इमेज के आकार और हमले की सतह को कम करता है। कम से कम बार-बार बदलने वाले कमांड को सबसे अधिक बार बदलने वाले कमांड के क्रम में व्यवस्थित करके लेयर कैशिंग ऑप्टिमाइजेशन पर जोर देता है, साथ ही

अपने निर्धारित मुद्दों को उम्र, सहभागिता और स्थिति के आधार पर खोजें और प्राथमिकता दें। GitHub रेपो संदर्भ का उपयोग करके वर्तमान रिपॉजिटरी में आपको निर्दिष्ट मुद्दों की क्वेरी करता है। उम्र, टिप्पणी संख्या और खुले/बंद स्थिति के आधार पर मुद्दों की सिफारिशें प्रस्तुत करता है ताकि आप कार्य को प्राथमिकता दे सकें। आपके रिपॉजिटरी से मुद्दा डेटा प्राप्त करने और विश्लेषण करने के लिए list_issues कमांड के साथ एकीकृत होता है।

वर्तमान GitHub रिपॉजिटरी में आपके पुल रिक्वेस्ट की सूची और सारांश प्रस्तुत करता है। वर्तमान रिपॉजिटरी संदर्भ का उपयोग करके आपको सौंपे गए सभी PR को प्राप्त करता है और केवल आपके अपने पुल रिक्वेस्ट दिखाने के लिए परिणामों को फ़िल्टर करता है। PR के उद्देश्य, विवरण और स्थिति को प्रदर्शित करता है, जिसमें समीक्षा की प्रतीक्षा कर रहे PR के लिए विशेष हाइलाइटिंग होती है। किसी भी CI/CD जांच विफलता की रिपोर्ट करता है और सुधार के कदम सुझ

OpenRouter के Gemini 3 Pro मॉडल के माध्यम से छवि निर्माण और संपादन, जिसमें मल्टी-इमेज कम्पोज़िटिंग सहायता शामिल है। तीन वर्कफ़्लो का समर्थन करता है: केवल प्रॉम्प्ट-आधारित निर्माण, एकल-छवि संपादन, और मल्टी-इमेज कम्पोज़िशन (प्रति अनुरोध अधिकतम 3 छवियाँ)। आउटपुट रिज़ॉल्यूशन विकल्प: 1K, 2K, या 4K (डिफ़ॉल्ट 1K)। assets/SYSTEM_TEMPLATE में वैकल्पिक सिस्टम प्रॉम्प्ट टेम्पलेट के म

ब्राउज़र-आधारित विज़ुअल व्हाइटबोर्ड जो विचारों को स्केच करने और ड्रॉइंग और स्टिकी नोट्स के माध्यम से Copilot के साथ सहयोग करने के लिए है। उपयोगकर्ता के डेस्कटॉप पर एक इंटरैक्टिव कैनवास खोलता है जहाँ वे ड्रा, स्केच और स्टिकी नोट्स जोड़ सकते हैं, फिर "Share with Copilot" बटन के माध्यम से Copilot को वापस साझा कर सकते हैं। PNG स्नैपशॉट (स्केच, डायग्राम और लेआउट की विज़ुअल व्याख्या) और वैकल्पिक JSON क्ल

next-intl अंतर्राष्ट्रीयकरण का उपयोग करके Next.js एप्लिकेशन में एक नई भाषा जोड़ें। ./messages निर्देशिका में en.json से सभी प्रविष्टियों का नई भाषा में अनुवाद आवश्यक है। src/i18n/routing.ts में रूटिंग कॉन्फ़िगरेशन और src/middleware.ts में मिडलवेयर को नई भाषा को पहचानने के लिए अपडेट करें। src/components/language-toggle.tsx पर भाषा टॉगल घटक में भाषा पंजीकृत करें।

सादे अंग्रेज़ी अनुवाद परत जो Copilot CLI को गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ बनाती है। हर अनुमोदन प्रॉम्प्ट, त्रुटि संदेश और तकनीकी आउटपुट को रंग-कोडित जोखिम संकेतकों (🟢 निम्न, 🟡 मध्यम, 🔴 उच्च, ⛔ गंभीर) के साथ शब्दजाल-मुक्त भाषा में अनुवाद करती है। बताती है कि प्रत्येक कार्य क्या करता है, इसकी आवश्यकता क्यों है, जोखिम क्या हैं, और किसी भी अनुमति का अनुरोध करने से पहले स्वीकृत य

.NET परियोजनाओं के लिए NuGet पैकेज प्रबंधन, जो dotnet CLI का उपयोग करके जोड़ने, हटाने और संस्करण अद्यतन के लिए सख्त कार्यप्रवाह लागू करता है। पैकेज संचालन के लिए dotnet add और dotnet remove कमांड अनिवार्य हैं; संस्करण परिवर्तनों के लिए केवल सीधे फ़ाइल संपादन की अनुमति है। अद्यतन से पहले dotnet package search के माध्यम से संस्करण सत्यापन आवश्यक है, जिसमें jq और PowerShell पार्सिंग दोनों का समर्थन है। Directory.Packages.props या प्रति-परियोजना .csproj कॉन्फ़िग

कॉन्टेक्स्ट-मैटिक MCP सर्वर के लिए इंटरैक्टिव ऑनबोर्डिंग टूर। उपयोगकर्ता को सर्वर की कार्यप्रणाली समझाता है, सभी उपलब्ध API दिखाता है, उन्हें एक चुनने देता है…

एक साझा टेम्पलेट और नए तथा मौजूदा दस्तावेज़ों के लिए मोड-विशिष्ट मार्गदर्शन का उपयोग करके मानकीकृत ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड घटक दस्तावेज़ीकरण बनाएं या अपडेट करें।

OpenAPI विनिर्देशों से सीधे पूर्ण, उत्पादन-तैयार अनुप्रयोग तैयार करें। URL, स्थानीय फ़ाइल या प्रत्यक्ष सामग्री इनपुट के माध्यम से OpenAPI स्पेक्स स्वीकार करता है; पूर्णता को मान्य करता है और एंडपॉइंट, स्कीमा, प्रमाणीकरण आवश्यकताओं और डेटा संबंधों की पहचान करता है। फ्रेमवर्क सम्मेलनों और सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हुए नियंत्रकों, सेवाओं, मॉडलों, रिपॉजिटरी और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइ

कमांड-लाइन PDF हेरफेर जिसमें मर्ज करना, विभाजित करना, एन्क्रिप्शन, फॉर्म भरना, वॉटरमार्किंग और मेटाडेटा निष्कर्षण शामिल है। मर्ज, स्प्लिट, रोटेट, एन्क्रिप्ट/डिक्रिप्ट, बर्स्ट, स्टैम्प, वॉटरमार्क और रिपेयर सहित 12+ ऑपरेशनों का समर्थन करता है। FDF/XFDF डेटा से PDF फॉर्म भरें, वैकल्पिक फ्लैटनिंग के साथ भरे गए फ़ील्ड को लॉक करें। मेटाडेटा, बुकमार्क और एम

Penpot में MCP टूल्स, डिज़ाइन सिस्टम और एक्सेसिबिलिटी मानकों के साथ पेशेवर UI/UX डिज़ाइन निर्माण। चार MCP टूल्स Penpot के प्लगइन संदर्भ में डिज़ाइन निर्माण, संशोधन, निर्यात और API एक्सेस सक्षम करते हैं। नए डिज़ाइन बनाने से पहले मौजूदा डिज़ाइन सिस्टम, कंपोनेंट्स और टोकन की पहचान करने के लिए डिस्कवरी वर्कफ़्लो शामिल है। मोबाइल (375×812), डेस्कटॉप (1440×900) और प्लेटफ़ॉर्म

अपनी शैली में प्रदर्शन समीक्षा, स्व-मूल्यांकन, सहकर्मी समीक्षा और ऊपरी फीडबैक का मसौदा तैयार करें। आपके योगदान, ईमेल और मीटिंग इतिहास का विश्लेषण करता है...

Phoenix CLI का उपयोग करके LLM अनुप्रयोगों को डीबग करें। ट्रेस प्राप्त करें, त्रुटियों का विश्लेषण करें, ओपन कोडिंग और एक्सियल कोडिंग के साथ ट्रेस समीक्षा को संरचित करें, डेटासेट का निरीक्षण करें, समीक्षा करें…

Phoenix का उपयोग करके AI/LLM अनुप्रयोगों के लिए मूल्यांकनकर्ता बनाएं और चलाएं।

OpenInference सिमैंटिक कन्वेंशन और Phoenix AI ऑब्ज़र्वेबिलिटी के लिए इंस्ट्रुमेंटेशन। LLM ट्रेसिंग लागू करते समय, कस्टम स्पैन बनाते समय, या तैनात करते समय उपयोग करें।

PHP MCP सर्वर प्रोजेक्ट्स को टूल्स, रिसोर्सेज, प्रॉम्प्ट्स और टेस्ट के साथ तैयार करता है। आधिकारिक PHP SDK के लिए composer.json, server.php और PSR-4 ऑटोलोडिंग के साथ पूर्ण प्रोजेक्ट संरचना तैयार करता है। तीन ट्रांसपोर्ट प्रकारों (stdio, HTTP, या दोनों) का समर्थन करता है और स्कीमा वैलिडेशन के साथ एट्रीब्यूट-आधारित टूल, रिसोर्स और प्रॉम्प्ट परिभाषाएँ शामिल करता है। सरल टूल्स, मान्य पैरामीटर, एनम-आधारित

Oracle से PostgreSQL डेटाबेस माइग्रेशन के दौरान .NET डेटा एक्सेस आर्टिफैक्ट्स के लिए एकीकरण परीक्षण योजना बनाता है। एकल प्रोजेक्ट का विश्लेषण करके पहचान करता है…

PlantUML टेक्स्ट सिंटैक्स से टर्मिनल और दस्तावेज़ीकरण उपयोग के लिए ASCII कला आरेख उत्पन्न करता है। छह आरेख प्रकारों का समर्थन करता है: अनुक्रम, वर्ग, गतिविधि, स्थिति, घटक, उपयोग मामला और तैनाती आरेख। दो आउटपुट प्रारूप: शुद्ध ASCII (-txt) और यूनिकोड-संवर्धित ASCII (-utxt) बॉक्स-ड्राइंग वर्णों के साथ बेहतर पठनीयता के लिए। PlantUML इंस्टॉलेशन या स्टैंडअलोन JAR के साथ काम करता है; टर्मिनलों, READMEs और सं

Playwright MCP के साथ फॉर्म भरने को स्वचालित करें, जिसमें टेक्स्ट इनपुट, दिनांक/समय चयन और फ़ाइल अपलोड शामिल हैं। एकाधिक फॉर्म फ़ील्ड प्रकारों का समर्थन करता है: टेक्स्ट इनपुट, दिनांक चयनकर्ता, समय चयनकर्ता और फ़ाइल अपलोड। निर्दिष्ट URL पर नेविगेट करता है और बिना स्वचालित सबमिशन के प्रदान किए गए डेटा से फॉर्म भरता है। फॉर्म सबमिशन से पहले समीक्षा चेकपॉइंट शामिल करता है ताकि भरे गए फ़ील्ड की मैन्य

Playwright का उपयोग करके स्वचालित वेबसाइट अन्वेषण और परीक्षण मामला निर्माण। प्रदान किए गए URL पर नेविगेट करता है और व्यवस्थित रूप से 3-5 मुख्य विशेषताओं और उपयोगकर्ता प्रवाहों की पहचान करता है। प्रत्येक इंटरैक्शन के लिए UI तत्वों, उनके लोकेटर और अपेक्षित परिणामों का दस्तावेजीकरण करता है। अन्वेषण निष्कर्षों के आधार पर परीक्षण मामले उत्पन्न करता है जो परीक्षण कार्यप्रवाहों में तत्काल उपयोग के लिए होते हैं। ब्राउज़र संदर्भ

प्लेराइट परीक्षणों को परिदृश्यों से उत्पन्न करें, इंटरैक्टिव ब्राउज़र अन्वेषण और सत्यापन का उपयोग करते हुए। चरण-दर-चरण परीक्षण निर्माण में मार्गदर्शन करता है: परिदृश्य समीक्षा, ब्राउज़र अन्वेषण, तत्व निरीक्षण, इंटरैक्शन सत्यापन, और अंतिम परीक्षण उत्पादन। प्लेराइट MCP उपकरणों के साथ एकीकृत होता है ताकि परीक्षण कोड लिखने से पहले पृष्ठ तत्वों का निरीक्षण, चयनकर्ताओं को कैप्चर, और इं

एक बहु-एजेंट पाइपलाइन जो आठ प्रोग्रामिंग भाषाओं में संकलित होने योग्य, पास होने वाले यूनिट टेस्ट उत्पन्न करती है। यह एक Research → Plan → Implement वर्कफ़्लो का संचालन करती है: researcher कोडबेस का विश्लेषण करता है, planner चरणबद्ध परीक्षण रणनीति बनाता है, implementer चरणों में टेस्ट लिखता और मान्य करता है। C#, TypeScript, JavaScript, Python, Go, Rust, Java, और अन्य का समर्थन करता है; भाषा, परीक्षण फ्रेमवर्क, बिल्ड कमांड और प्रोजेक्ट संरचना का स्वचालित पता लगाता है

PostgreSQL कोड समीक्षा सहायक जो JSONB, ऐरे, कस्टम प्रकार, स्कीमा डिज़ाइन और सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं को कवर करता है। JSONB संचालनों की इंडेक्सिंग दक्षता, GIN इंडेक्स के साथ ऐरे उपयोग और उचित कंटेनमेंट ऑपरेटरों की समीक्षा करता है। ENUM प्रकार, केस-असंवेदनशील डेटा के लिए CITEXT, TIMESTAMPTZ उपयोग और CHECK बाधाओं सहित स्कीमा डिज़ाइन का मूल्यांकन करता है। फ़ंक्शन ऑप्टिमाइज़ेशन, ट्रिगर ड

PostgreSQL-विशिष्ट सुविधाओं, अनुकूलन पैटर्न और उन्नत डेटा प्रकार क्षमताओं पर विशेषज्ञ मार्गदर्शन। JSONB संचालन, ऐरे प्रकार, विंडो फ़ंक्शन, फुल-टेक्स्ट सर्च, कस्टम प्रकार, रेंज प्रकार और ज्यामितीय प्रकारों को व्यावहारिक उदाहरणों के साथ शामिल करता है। EXPLAIN ANALYZE का उपयोग करके क्वेरी अनुकूलन रणनीतियाँ, इंडेक्स डिज़ाइन पैटर्न (कम्पोजिट, आंशिक, कवरिंग, एक्सप्रेशन) और कनेक्शन/म

PAC CLI एकीकरण, SDK सेटअप और कनेक्टर कॉन्फ़िगरेशन के साथ पूर्ण Power Apps Code App प्रोजेक्ट स्कैफोल्ड। Power Apps Code Apps के लिए कॉन्फ़िगर किया गया Vite + React + TypeScript प्रोजेक्ट स्कैफोल्ड करता है, जिसमें Power Apps SDK (@microsoft/power-apps ^0.3.1) और PAC CLI आरंभीकरण शामिल है। आवश्यक कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें (vite.config.ts, power.config.json, PowerProvider.tsx, tsconfig.json) और कंपोनेंट्स, सर्विसेज़, मॉडल्स, हुक्स और यूटिलिटीज़ के लिए संगठित फ़ो

DAX फॉर्मूला का व्यापक विश्लेषण और अनुकूलन, जिसमें प्रदर्शन, पठनीयता और सर्वोत्तम अभ्यास मार्गदर्शन शामिल है। फॉर्मूला का चार आयामों में विश्लेषण करता है: प्रदर्शन अड़चनें, पठनीयता स्पष्टता, सर्वोत्तम अभ्यास अनुपालन, और रखरखाव चुनौतियाँ। चरण-दर-चरण अनुकूलन रणनीति प्रदान करता है जिसमें वेरिएबल उपयोग के अवसर, फंक्शन प्रतिस्थापन, और संदर्भ अनुकूलन तकनीकें शामिल हैं। बेहतर संरचना, DIVIDE और

पावर बीआई डेटा मॉडल डिज़ाइन समीक्षा के लिए व्यापक ढांचा, जो आर्किटेक्चर, संबंधों और अनुकूलन का मूल्यांकन करता है। इसमें स्कीमा आर्किटेक्चर, संबंध डिज़ाइन और स्टोरेज मोड रणनीति शामिल है, जिसमें फैक्ट टेबल, डाइमेंशन, कार्डिनैलिटी और फ़िल्टर दिशाओं पर विस्तृत मूल्यांकन चेकलिस्ट दी गई है। इसमें तीन-चरणीय समीक्षा प्रक्रिया शामिल है: मॉडल आर्किटेक्चर विश

पावर BI मॉडल, रिपोर्ट और बुनियादी ढांचे में प्रदर्शन बाधाओं के निदान और समाधान के लिए व्यवस्थित ढांचा। चार नैदानिक क्षेत्रों को शामिल करता है: मॉडल डिज़ाइन और DAX दक्षता, रिपोर्ट लेआउट और विज़ुअल जटिलता, बुनियादी ढांचा क्षमता, और डेटा स्रोत कनेक्टिविटी। समस्या वर्गीकरण, आधारभूत मीट्रिक संग्रह और लक्षित निदान कार्यप्रवाह के साथ चरण-दर-चरण समस्या निवारण पद्धति प्रदान करता है। DAX सूत्रों

व्यापक Power BI डिज़ाइन परामर्श ढाँचा जो चार्ट चयन, लेआउट रणनीति, पहुँचयोग्यता और इंटरैक्टिव पैटर्न को कवर करता है। विज़ुअलाइज़ेशन की सिफारिश करने से पहले व्यावसायिक संदर्भ, डेटा विश्लेषण और तकनीकी बाधाओं के लिए संरचित आवश्यकताएँ एकत्र करता है। डेटा संबंधों (तुलना, प्रवृत्ति, संरचना, वितरण) द्वारा व्यवस्थित विस्तृत चार्ट चयन पद्धति शामिल है, जिसमें प्रत्येक श्रेणी के लिए

इस कौशल का उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता को व्यावसायिक आवश्यकताओं, उपयोग मामले विवरणों, या बैठक प्रतिलेखों को तकनीकी Power Platform समाधान में बदलने की आवश्यकता हो…

Copilot Studio के लिए MCP एकीकरण के साथ पूर्ण Power Platform कस्टम कनेक्टर जनरेट करें - इसमें स्कीमा जनरेशन, समस्या निवारण और मान्यता शामिल है

सिमैंटिक मॉडलिंग सहायक जो DAX, संबंधों और सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ अनुकूलित Power BI डेटा मॉडल बनाने में मदद करता है। सक्रिय Power BI मॉडल (डेस्कटॉप या Fabric) से जुड़कर वर्तमान संरचना का विश्लेषण करता है, फिर स्टार स्कीमा, संबंधों, मापों और नामकरण परंपराओं पर मार्गदर्शन प्रदान करता है। इसमें मुख्य मॉडलिंग कार्य शामिल हैं: DAX माप बनाना, तालिका संबंध और कार्डिनैलिटी कॉन्फ़िगर करना

गिटहब पीआर डैशबोर्ड को ब्राउज़र में खोलें। इसका उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता अपने पुल रिक्वेस्ट देखने, पीआर डैशबोर्ड खोलने, किसी तिथि सीमा के लिए पीआर दिखाने, या पीआर जांचने के लिए कहे…

व्यावसायिक दृष्टि को तकनीकी विशिष्टताओं में अनुवाद करने वाले व्यापक उत्पाद आवश्यकता दस्तावेज़ तैयार करें। तीन-चरणीय सख्त कार्यप्रवाह का पालन करता है: ज्ञान अंतराल को भरने के लिए खोज साक्षात्कार, निर्भरताओं की पहचान करने के लिए विश्लेषण और स्कोपिंग, और मानकीकृत PRD स्कीमा का उपयोग करके तकनीकी प्रारूपण। इसमें ठोस, मापने योग्य सफलता मानदंड और स्वीकृति मानदंड आवश्यक हैं; मात्रात्मक बेंचमार्क

गिटहब कोपायलट के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका जो उन्नत गति, टाइपोग्राफी और आर्किटेक्चरल शिल्प कौशल के साथ इमर्सिव, उच्च-प्रदर्शन वाले वेब अनुभव तैयार करने के लिए है।

परियोजना वास्तुकला, प्रौद्योगिकी स्टैक और कार्यप्रवाह पैटर्न का विश्लेषण करके विस्तृत कार्यान्वयन ब्लूप्रिंट तैयार करता है। परियोजना प्रकार, प्रवेश बिंदु, स्थायित्व तंत्र और वास्तुकला पैटर्न (.NET, Java/Spring, React, माइक्रोसर्विसेज आदि) का स्वतः पता लगाकर दस्तावेज़ीकरण को अनुकूलित करता है। प्रवेश बिंदुओं, सेवा परतों, डेटा एक्सेस, त्रुटि प्रबंधन और वास्तविक कोड उदाहरणों के साथ प्रतिक्रिया निर्माण में संप

डेवलपर्स को संरचित खोज और सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ उत्पादन-तैयार GitHub Copilot प्रॉम्प्ट बनाने में मार्गदर्शन करता है। पहचान, व्यक्तित्व, कार्य विनिर्देश, संदर्भ, निर्देश, आउटपुट प्रारूप, उपकरण और सत्यापन को कवर करने वाले नौ खोज अनुभागों में व्यवस्थित रूप से आवश्यकताओं को एकत्र करता है। उचित फ्रंट मैटर, स्पष्ट संरचना और स्थापित पैटर्न का पालन करने वाले व्यापक निर्देशों के साथ पूर्ण .prompt.md फ़ाइलें उत्पन

प्रस्तुतियों और वेब सामग्री को GitHub Pages पर प्रकाशित करता है। PPTX, PDF, HTML या Google Slides को लाइव GitHub Pages URL में बदलता है। रिपॉजिटरी निर्माण, फ़ाइल... संभालता है।

pytest को कवरेज रिपोर्टिंग के साथ चलाएं ताकि अप्रयुक्त कोड लाइनों की पहचान कर उन्हें हटाया जा सके। cov_annotate/ निर्देशिका में एनोटेटेड स्रोत फ़ाइलें उत्पन्न करता है, जिसमें ! चिह्न अनकवर्ड लाइनों को दर्शाते हैं। --cov=module_name के माध्यम से मॉड्यूल-विशिष्ट कवरेज जांच और विशिष्ट टेस्ट फ़ाइलों पर लक्षित टेस्ट रन का समर्थन करता है। कार्यप्रवाह: कवरेज चलाएं, अनकवर्ड लाइनों के लिए एनोटेटेड

व्यापक pytest परीक्षण उत्पन्न करें - परीक्षण उत्पन्न करते समय, परीक्षण सूट बनाते समय, या Python कोड का परीक्षण करते समय उपयोग करें

पायथन Azure IoT Edge मॉड्यूल्स को मजबूत मैसेजिंग, डिप्लॉयमेंट मैनिफेस्ट, ऑब्जर्वेबिलिटी और प्रोडक्शन रेडिनेस चेक्स के साथ बनाएं और संचालित करें।

पूर्ण Python MCP सर्वर प्रोजेक्ट जनरेटर जिसमें टूल्स, रिसोर्सेज और उचित कॉन्फ़िगरेशन शामिल है। uv के साथ MCP SDK का उपयोग करके एक नया Python प्रोजेक्ट तैयार करता है, जिसमें उचित डायरेक्टरी संरचना और .gitignore होता है। stdio (स्थानीय) और streamable-http (दूरस्थ) दोनों ट्रांसपोर्ट प्रकारों को वैकल्पिक होस्ट, पोर्ट और स्टेटलेस मोड कॉन्फ़िगरेशन के साथ समर्थन करता है। टाइप हिंट्स और डॉकस्ट्रिंग्स से स्वचालित स्की

पायथन लाइब्रेरी को बनाने, परीक्षण करने, लिंट करने, संस्करण निर्धारित करने और PyPI पर प्रकाशित करने के लिए एंड-टू-एंड कौशल। सभी चार बिल्ड बैकएंड को कवर करता है…

Qdrant विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए क्लाइंट SDK प्रदान करता है, जो Qdrant डिप्लॉयमेंट के साथ आसान एकीकरण की अनुमति देता है।

Qdrant परिनियोजन चयन के लिए मार्गदर्शन। उपयोग करें जब कोई पूछे 'Qdrant को कैसे परिनियोजित करें', 'Docker बनाम Cloud', 'स्थानीय मोड', 'एम्बेडेड Qdrant', 'Qdrant EDGE', 'कौन सा…

Qdrant में बिना डाउनटाइम के एम्बेडिंग मॉडल माइग्रेशन का मार्गदर्शन करता है। उपयोग तब करें जब कोई पूछे 'एम्बेडिंग मॉडल कैसे बदलें', 'वेक्टर कैसे माइग्रेट करें', 'अपडेट कैसे करें…

Qdrant निगरानी और अवलोकन सेटअप का मार्गदर्शन करता है। इसका उपयोग तब करें जब कोई पूछे 'Qdrant की निगरानी कैसे करें', 'कौन से मीट्रिक ट्रैक करें', 'क्या Qdrant स्वस्थ है', 'ऑप्टिमाइज़र…

Qdrant के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए विभिन्न तकनीकें, जिनमें इंडेक्सिंग रणनीतियाँ, क्वेरी अनुकूलन और हार्डवेयर संबंधी विचार शामिल हैं। उपयोग करें जब आप चाहते हैं…

Qdrant स्केलिंग निर्णयों का मार्गदर्शन करता है। इसका उपयोग तब करें जब कोई पूछे 'मुझे कितने नोड्स चाहिए', 'डेटा एक नोड पर फिट नहीं होता', 'अधिक थ्रूपुट चाहिए', 'क्लस्टर धीमा है',…

Qdrant खोज प्रासंगिकता का निदान और सुधार करता है। इसका उपयोग तब करें जब कोई 'खोज परिणाम खराब हैं', 'गलत परिणाम', 'कम सटीकता', 'कम पुनर्प्राप्ति', 'अप्रासंगिक…

आपके एप्लिकेशन की उपलब्धता को बाधित किए बिना और डेटा अखंडता सुनिश्चित करते हुए अपने Qdrant संस्करण को अपग्रेड करने के तरीके पर मार्गदर्शन।

किसी भी कोडबेस को शुरू से एक्सप्लोर करें और छह गुणवत्ता आर्टिफैक्ट तैयार करें: एक गुणवत्ता संविधान (QUALITY.md), स्पेक-ट्रेस्ड फंक्शनल टेस्ट, एक कोड रिव्यू प्रोटोकॉल…

शॉर्टहैंड, स्यूडो-कोड और प्राकृतिक भाषा विवरणों की व्याख्या करके उत्पादन-गुणवत्ता वाला कोड तैयार करता है। सहयोगी की तकनीकी विशेषज्ञता (उच्च/मध्यम/निम्न आत्मविश्वास) का आकलन करके यह निर्धारित करता है कि कितनी व्याख्या और सुधार की आवश्यकता है। start-shorthand और end-shorthand सीमाओं से चिह्नित विशेष शॉर्टहैंड नोटेशन को संसाधित करता है; कार्यान्वयन करते समय हमेशा ()=> लाइनों को हटाता है। अधूरे या अपूर्ण विव

React 18.3.1 या React 19 अपग्रेड से पहले React कोडबेस के ऑडिट के लिए पूर्ण, सत्यापित grep स्कैन कमांड लाइब्रेरी प्रदान करता है। इस कौशल का उपयोग तब करें जब…

React 18 के क्लास कंपोनेंट्स में ऑटोमैटिक बैचिंग रिग्रेशन के निदान और सुधार के लिए सटीक पैटर्न प्रदान करता है। इस कौशल का उपयोग तब करें जब किसी क्लास कंपोनेंट में…

React 18.3.1 और React 19 निर्भरता संगतता मैट्रिक्स।

React 18 अपग्रेड के लिए सटीक Enzyme → React Testing Library माइग्रेशन पैटर्न प्रदान करता है। इस कौशल का उपयोग तब करें जब Enzyme परीक्षणों को फिर से लिखने की आवश्यकता हो - shallow,…

React लीगेसी कॉन्टेक्स्ट API (contextTypes, childContextTypes, getChildContext) से आधुनिक createContext API में पूर्ण माइग्रेशन पैटर्न प्रदान करता है। उपयोग करें…

तीन असुरक्षित क्लास कंपोनेंट लाइफसाइकल विधियों - componentWillMount, componentWillReceiveProps, और… के लिए सटीक माइग्रेशन पैटर्न प्रदान करता है।

React स्ट्रिंग रेफ्स (ref="name" + this.refs.name) को क्लास कंपोनेंट्स में React.createRef() में बदलने के लिए सटीक माइग्रेशन पैटर्न प्रदान करता है। इस स्किल का उपयोग तब करें जब…

React 18 के समवर्ती पैटर्न को संरक्षित करें और माइग्रेशन के दौरान React 19 API (useTransition, useDeferredValue, Suspense, use(), useOptimistic, Actions) को अपनाएं।

React 19 स्रोत-फ़ाइल माइग्रेशन पैटर्न के लिए संदर्भ, जिसमें API परिवर्तन, ref हैंडलिंग और कॉन्टेक्स्ट अपडेट शामिल हैं।

React 19 संगतता के लिए परीक्षण फ़ाइलों को माइग्रेट करने हेतु before/after पैटर्न प्रदान करता है, जिसमें act() आयात, Simulate हटाना, और StrictMode कॉल काउंट परिवर्तन शामिल हैं।

README निर्माण का स्वचालन, परियोजना दस्तावेज़ीकरण संरचना और मेटाडेटा फ़ाइलों के विश्लेषण द्वारा। .github/copilot निर्देशिका फ़ाइलों और copilot-instructions.md को स्कैन करके परियोजना जानकारी, प्रौद्योगिकी स्टैक, आर्किटेक्चर और विकास कार्यप्रवाह निकालता है। मानक अनुभागों के साथ सुव्यवस्थित मार्कडाउन उत्पन्न करता है: अवलोकन, तकनीकी स्टैक, आर्किटेक्चर, सेटअप, फ़ोल्डर संरचना, सुविधाएँ, व

सभी एजेंटिक वर्कफ़्लो को पुनर्जीवित और पोस्ट-प्रोसेस करें। इसका उपयोग तब करें जब gh-aw अपडेट हो, वर्कफ़्लो .md फ़ाइलें बदलें, या जब वर्कफ़्लो को पुनर्संकलित/पुनर्जीवित करने के लिए कहा जाए।

सर्जिकल कोड रीफैक्टरिंग जो व्यवहार बदले बिना रखरखाव में सुधार करता है। इसमें 10 सामान्य कोड स्मेल शामिल हैं: लंबी विधियाँ, डुप्लिकेशन, बड़ी कक्षाएं, लंबी पैरामीटर सूचियाँ, फीचर एनवी, प्रिमिटिव ऑब्सेशन, मैजिक नंबर, नेस्टेड कंडीशनल, डेड कोड, और अनुपयुक्त अंतरंगता। इसमें एक्सट्रैक्ट मेथड, एक्सट्रैक्ट क्लास, और इंट्रोड्यूस टाइप सेफ्टी पैटर्न शामिल हैं जिन

एक विधि को पुनर्गठित करके संज्ञानात्मक जटिलता को कम करने के लिए सहायक विधियाँ निकालता है। नेस्टेड शर्तों, लूपों और जटिल बूलियन अभिव्यक्तियों का विश्लेषण करके पुनर्गठन के अवसरों की पहचान करता है। सत्यापन तर्क, प्रकार-विशिष्ट प्रसंस्करण और दोहराए गए कोड ब्लॉकों को केंद्रित सहायक विधियों में निकालता है। सभी मूल कार्यक्षमता और त्रुटि प्रबंधन को संरक्षित करते हुए मुख्य विधि प्रवाह को सरल बनाता है। शून्य परीक्षण

उचित अनुक्रमण और रोलबैक चरणों के साथ बहु-फ़ाइल रीफैक्टर की योजना बनाएं

एक स्थायी, डोमेन-संगठित मेमोरी सिस्टम जो VS Code प्रोजेक्ट्स में सीखे गए पाठों को कैप्चर करता है। पुन: प्रयोज्य ज्ञान को दो दायरों में संग्रहीत करता है: वैश्विक (सभी प्रोजेक्ट्स) या वर्कस्पेस-विशिष्ट, डोमेन के अनुसार सीखों को स्वचालित रूप से व्यवस्थित करता है। डिबगिंग सत्रों और कठिनाई से प्राप्त खोजों को खोजने योग्य मेमोरी निर्देशों में बदलने के लिए सरल सिंटैक्स ( /remember [>domain [scope]] lesson ) का उपयोग

एक माइक्रो-प्रॉम्प्ट जो लाइव REPL एक्सेस के साथ इंटरैक्टिव प्रोग्रामिंग वर्कफ़्लो को सुदृढ़ करता है। Backseat Driver के माध्यम से Copilot एकीकरण के साथ Clojure के लिए डिज़ाइन किया गया, लेकिन लाइव REPL वाले किसी भी सिस्टम के लिए अनुकूलनीय है। एजेंट को अन्वेषण और सिस्टम संशोधन के लिए सत्य के स्रोत के रूप में REPL का उपयोग करने की याद दिलाता है। मूल्यांकित कोड के बारे में स्पष्ट संचार और टेक्स्ट प्रतिस्थापन पर संरचनात्मक सं

कमिट इतिहास से एक व्यापक रिपॉजिटरी सारांश और कथात्मक कहानी उत्पन्न करें

HTML विवरण/सारांश टैग का उपयोग करके रिपोर्ट को फ़ॉर्मेट करने के दिशानिर्देश

डीपफेक पहचान और मीडिया सुरक्षा — AI-जनित ऑडियो, इमेज, वीडियो और टेक्स्ट का पता लगाएं, संश्लेषण स्रोतों का पता लगाएं, वॉटरमार्क लागू करें, वक्ता की पहचान सत्यापित करें,…

कोड समीक्षा और रीफैक्टरिंग को प्रोजेक्ट-विशिष्ट कोडिंग दिशानिर्देशों और निर्देशों के अनुसार स्वचालित रूप से करता है। .github/instructions/*.md और .github/copilot-instructions.md से कोडिंग मानकों को पढ़कर प्रोजेक्ट की परंपराओं को स्थापित करता है। परिभाषित दिशानिर्देशों के अनुरूप व्यापक कोड समीक्षा और रीफैक्टरिंग करता है, जबकि फ़ाइल संरचना को संरक्षित रखता है। रीफैक्टरिंग परिवर्तनों के बाद मौजूदा परीक्षणों के पास होने की पुष्टि करता है।

Oracle से PostgreSQL माइग्रेशन के जोखिमों की पहचान करता है, कोड को ज्ञात व्यवहारिक अंतरों (खाली स्ट्रिंग्स, refcursors, टाइप कोएरशन, ...) के विरुद्ध क्रॉस-रेफरेंस करके।

मांग पर व्यक्तिगत स्थिति ब्रीफिंग उत्पन्न करें। आपके कॉन्फ़िगर किए गए डेटा स्रोतों (GitHub, ईमेल, Teams, Slack, और अधिक) से डेटा खींचता है, उन्हें संश्लेषित करता है, और…

इंटरैक्टिव ऑनबोर्डिंग जो आपकी संचार शैली, दर्शकों और डेटा स्रोतों को सीखकर व्यक्तिगत स्थिति ब्रीफिंग कॉन्फ़िगर करता है। उदाहरण चिपकाएँ…

Ruby में आधिकारिक SDK का उपयोग करके पूर्ण प्रोजेक्ट स्कैफोल्डिंग के साथ प्रोडक्शन-रेडी MCP सर्वर जनरेट करें। Ruby कन्वेंशनों का पालन करते हुए टूल्स, प्रॉम्प्ट्स, रिसोर्सेज, टेस्ट और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों के साथ पूर्ण प्रोजेक्ट संरचना तैयार करता है। टाइप-सेफ MCP इम्प्लीमेंटेशन के लिए इनपुट/आउटपुट स्कीमा, टूल एनोटेशन और स्ट्रक्चर्ड कंटेंट सपोर्ट शामिल है। Minitest का उप

Ruff जाँचों को वैकल्पिक दायरे और नियम ओवरराइड के साथ चलाएँ, सुरक्षित और असुरक्षित ऑटोफिक्स को पुनरावृत्त रूप से लागू करें, प्रत्येक परिवर्तन की समीक्षा करें, और शेष निष्कर्षों को हल करें…

उत्पादन-तैयार Rust MCP सर्वर प्रोजेक्ट्स को टूल्स, प्रॉम्प्ट्स, संसाधनों और पूर्ण परीक्षण कवरेज के साथ तैयार करता है। आधिकारिक rmcp SDK का उपयोग करके Cargo.toml, हैंडलर इम्प्लीमेंटेशन और इंटीग्रेशन टेस्ट के साथ पूर्ण प्रोजेक्ट संरचना उत्पन्न करता है। कॉन्फ़िगरेबल फीचर्स और async/await पैटर्न के साथ कई ट्रांसपोर्ट प्रकारों (stdio, SSE, HTTP) का समर्थन करता है। टूल डेफिनिशन ( #[tool] , #[tool_router] , #[tool_handler] ) के

Salesforce विकास के लिए Apex कोड गुणवत्ता सुरक्षा उपाय। बल्क-सुरक्षा नियमों (लूप में SOQL/DML नहीं), साझाकरण मॉडल आवश्यकताओं, CRUD/FLS सुरक्षा, SOQL… को लागू करता है।

Salesforce Lightning Web Components (LWC), Aura घटकों और Visualforce पृष्ठों के लिए गुणवत्ता मानक। SLDS 2 अनुपालन, पहुँचयोग्यता (WCAG 2.1 AA) को शामिल करता है,…

Salesforce Flow आर्किटेक्चर निर्णय, फ्लो प्रकार चयन, बल्क सुरक्षा सत्यापन, और दोष प्रबंधन मानक। इस कौशल का उपयोग डिज़ाइन या समीक्षा करते समय करें…

डॉकर सैंडबॉक्स वातावरण में npm पैकेज इंस्टॉल करें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब आपको किसी कंटेनर के अंदर node_modules को इंस्टॉल, पुनः इंस्टॉल या अपडेट करने की आवश्यकता हो, जहाँ...

.NET समाधानों में Oracle-से-PostgreSQL डेटाबेस माइग्रेशन व्यवहार को मान्य करने के लिए एक xUnit एकीकरण परीक्षण प्रोजेक्ट तैयार करता है। परीक्षण प्रोजेक्ट बनाता है,…

वेब अनुप्रयोगों के लिए AI-संचालित खोजपूर्ण परीक्षण, स्वायत्त समस्या खोज और सत्यापन के साथ। स्वायत्त रूप से वेब अनुप्रयोगों का अन्वेषण करता है, बग खोजता है, और प्राकृतिक भाषा परीक्षण संकेतों के माध्यम से सुविधाओं का सत्यापन करता है; मैन्युअल सेटअप के बिना लोकलहोस्ट परीक्षण का समर्थन करता है। अन्य कार्य जारी रखते हुए कवरेज को अधिकतम करने के लिए विभिन्न क्षेत्रों (प्रमाणीकरण, पहुंच-योग्यता, ई-कॉमर्स प्र

GitHub गुप्त स्कैनिंग, पुश सुरक्षा, कस्टम पैटर्न और गुप्त अलर्ट सुधार को कॉन्फ़िगर और प्रबंधित करने के लिए मार्गदर्शिका। AI में प्री-कमिट गुप्त स्कैनिंग के लिए…

GitHub MCP सर्वर के run_secret_scanning टूल का उपयोग करके फ़ाइलों, सामग्री या हाल के बदलावों में API कुंजियाँ, पासवर्ड, टोकन और क्रेडेंशियल जैसे रहस्यों की स्कैनिंग करें।

AI-संचालित कोडबेस सुरक्षा स्कैनर जो एक सुरक्षा शोधकर्ता की तरह कोड के बारे में तर्क करता है — डेटा प्रवाह का पता लगाना, घटक अंतःक्रियाओं को समझना, और…

साझा मार्गदर्शन के साथ-साथ .NET और Python के लिए भाषा-विशिष्ट संदर्भों का उपयोग करके Semantic Kernel समाधान बनाएं, अपडेट करें, रीफैक्टर करें, समझाएं या समीक्षा करें।

JSON ऑब्जेक्ट ऐरे को यादृच्छिक क्रम में बदलता है, स्कीमा स्थिरता की पुष्टि करता है और डेटा भ्रष्टाचार को रोकता है। शफल करने से पहले सुनिश्चित करता है कि सभी ऑब्जेक्ट में समान प्रॉपर्टी नाम और संरचना हो, डिफ़ॉल्ट मोड में असंगतियों या नेस्टेड ऑब्जेक्ट वाली फ़ाइलों को अस्वीकार करता है। इनपुट के रूप में JSON फ़ाइल आवश्यक है; यदि कोई प्रदान नहीं किया गया तो डेटा का अनुरोध करता है और रुक जाता है। वे

Snowflake CLI का उपयोग करके Snowflake सिमैंटिक व्यू बनाएं और मान्य करें, जिसमें निर्देशित DDL निर्माण और परीक्षण शामिल है। यह पूर्ण सिमैंटिक व्यू जीवनचक्र को संभालता है: DDL का मसौदा तैयार करना, Snowflake तालिका मेटाडेटा से समानार्थी शब्द और टिप्पणियाँ भरना, CLI के माध्यम से Snowflake के विरुद्ध मान्य करना, और अंतिम CREATE या ALTER स्टेटमेंट निष्पादित करना। एक बार Snowflake CLI स्थापना और कनेक्शन सेटअप की आवश्यकता होती है; आगे बढ़ने से पह

वेब ऐप बनाने के लिए व्यापक मार्गदर्शन, जिसमें टेक स्टैक, डिज़ाइन सिस्टम और कोड मानकों के लिए निर्धारित डिफ़ॉल्ट शामिल हैं। उपयोग तब करें जब उपयोगकर्ता कोई नया बनाना चाहता है…

अपने प्रोजेक्ट के संपूर्ण डिपेंडेंसी ट्री में प्रायोजन योग्य ओपन सोर्स अनुरक्षकों की पहचान करें। deps.dev API का उपयोग करके npm, PyPI, Cargo, Go, RubyGems, Maven और NuGet में पूर्ण डिपेंडेंसी ट्री (प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष) को हल करता है। npm मेटाडेटा, FUNDING.yml फ़ाइलों (रिपॉजिटरी और संगठन स्तर) और वेब खोज से फंडिंग लिंक खोजता है; रिपोर्ट करने से पहले प्रत्येक URL को सत्यापित करता है। डिपेंडेंसी को अनुरक्षक और फंडिंग गंतव्य के अन

एक्सपर्ट स्प्रिंग बूट 4 परीक्षण विशेषज्ञ जो आपकी स्थिति के लिए जूनिट 6 और असर्टजे के साथ सर्वश्रेष्ठ स्प्रिंग बूट परीक्षण तकनीकों का चयन करता है।

MySQL, PostgreSQL, SQL Server और Oracle डेटाबेस में व्यापक SQL सुरक्षा, प्रदर्शन और गुणवत्ता विश्लेषण। प्रत्येक डेटाबेस प्लेटफॉर्म के लिए पैरामीटराइज्ड क्वेरी उदाहरणों के साथ SQL इंजेक्शन कमजोरियों, एक्सेस कंट्रोल समस्याओं और संवेदनशील डेटा एक्सपोज़र का विश्लेषण करता है। इंडेक्स रणनीति, जॉइन ऑप्टिमाइज़ेशन और एंटी-पैटर्न डिटेक्शन (N+1 क्वेरी, WHERE क्लॉज़ में फंक्शन का दुरुपयोग, DISTINCT

MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle और अन्य डेटाबेस में सार्वभौमिक SQL प्रदर्शन अनुकूलन। प्रत्येक तकनीक के पहले/बाद के उदाहरणों के साथ क्वेरी विश्लेषण, इंडेक्स रणनीति डिज़ाइन, सबक्वेरी अनुकूलन और JOIN ट्यूनिंग को शामिल करता है। SELECT *, WHERE क्लॉज़ में फ़ंक्शन कॉल, अकुशल पेजिनेशन और सहसंबंधित सबक्वेरी सहित सामान्य एंटी-पैटर्न को संबोधित करता है। बैच ऑपरेशन, अस्थायी तालिकाएँ, कवरिंग इंडेक्स

संरचित PR योजनाओं से पूर्ण, कॉपी-पेस्ट करने योग्य कार्यान्वयन दस्तावेज़ तैयार करता है। कार्यान्वयन चरणों, प्रभावित फ़ाइलों और आवश्यकताओं को निकालने के लिए फीचर योजनाओं का विश्लेषण करता है। पूर्ण कोड ब्लॉक, सटीक फ़ाइल पथ और शून्य-अस्पष्टता निर्देशों के साथ व्यापक मार्कडाउन दस्तावेज़ तैयार करता है। आपके कोडबेस के लिए विशिष्ट शोध-समर्थित कोड पैटर्न, प्रोजेक्ट कन्वेंशन और प्रौद्य

कार्यान्वयन एजेंट जो पूर्वनिर्धारित योजनाओं को चरण-दर-चरण बिना किसी विचलन के निष्पादित करता है। इनपुट के रूप में एक स्पष्ट कार्यान्वयन योजना दस्तावेज़ की आवश्यकता होती है; यदि कोई प्रदान नहीं किया जाता है तो त्रुटि संदेश लौटाता है। योजना का क्रमिक रूप से पालन करता है, पूर्ण किए गए आइटमों को चेक करता है और चरणों को छोड़ने या अनिर्दिष्ट कोड जोड़ने से इनकार करता है। प्रगति होने पर योजना दस्तावेज़ को इनलाइन

संरचित योजना ढाँचा जो विकास अनुरोधों को परीक्षण योग्य, कमिट-आकार के कार्यान्वयन चरणों में विभाजित करता है। योजना बनाने से पहले कोड संदर्भ, दस्तावेज़ीकरण, निर्भरताएँ और मौजूदा पैटर्न एकत्र करने के लिए अनिवार्य स्वायत्त अनुसंधान चरण आयोजित करता है। सुविधाओं को एकल पुल अनुरोधों के लिए उपयुक्त कमिट में विभाजित करता है, जिसमें सरल सुविधाओं को एक कमिट में समेकित किया जाता है और जटिल सुविधाओं को

वर्तमान रिपॉजिटरी संदर्भ और चैट इतिहास के आधार पर awesome-copilot रिपॉजिटरी से प्रासंगिक GitHub Copilot कस्टम एजेंट फ़ाइलों का सुझाव दें, इससे बचते हुए…

वर्तमान रिपॉजिटरी संदर्भ और चैट इतिहास के आधार पर awesome-copilot रिपॉजिटरी से प्रासंगिक GitHub Copilot निर्देश फ़ाइलों का सुझाव दें, डुप्लिकेट से बचते हुए…

वर्तमान रिपॉजिटरी संदर्भ और चैट इतिहास के आधार पर awesome-copilot रिपॉजिटरी से प्रासंगिक GitHub Copilot प्रॉम्प्ट फ़ाइलें सुझाएँ, डुप्लिकेट से बचते हुए…

वर्तमान रिपॉजिटरी संदर्भ और चैट इतिहास के आधार पर awesome-copilot रिपॉजिटरी से प्रासंगिक GitHub Copilot कौशल सुझाएं, डुप्लिकेट से बचते हुए…

Swift में आधिकारिक SDK के साथ पूर्ण, उत्पादन-तैयार MCP सर्वर प्रोजेक्ट जनरेट करें। क्षमता (Tools, Resources, Prompts) के अनुसार व्यवस्थित Package.swift, स्रोत फ़ाइलों के साथ पूर्ण प्रोजेक्ट संरचना तैयार करता है, और यूनिट टेस्ट शामिल करता है। ServiceLifecycle एकीकरण के साथ main.swift, Server.swift कॉन्फ़िगरेशन, और टूल्स, रिसोर्सेज़ और प्रॉम्प्ट के लिए हैंडलर इम्प्लीमेंटेशन के टेम्पलेट शामिल हैं। उचित एरर हैंडलिंग के साथ उदाहरण टूल डेफ़िनिश

इस रिपॉजिटरी में पाए गए AI कोडिंग एजेंट कॉन्फ़िगरेशन में GitHub Copilot निर्देशों, कस्टम एजेंटों और कौशलों को सिंक्रोनाइज़ करें। मिरर करने के लिए कहने पर उपयोग करें…

कोडबेस का विश्लेषण करके विस्तृत टेक्नोलॉजी स्टैक ब्लूप्रिंट और आर्किटेक्चरल दस्तावेज़ तैयार करता है। कई प्लेटफॉर्म (.NET, Java, JavaScript, React, Python) पर ऑटो-डिटेक्शन का समर्थन करता है या निर्दिष्ट तकनीक प्रकार पर विश्लेषण केंद्रित करता है। कॉन्फ़िगरेबल डेप्थ लेवल (बेसिक से इम्प्लीमेंटेशन-रेडी) के साथ वैकल्पिक संस्करण जानकारी, लाइसेंसिंग विवरण, उपयोग पैटर्न और कोडिंग कन्वेंशन श

सुरक्षित आउटपुट जॉब्स में अस्थायी आईडी समर्थन जोड़ने की योजना

Terraform AzureRM योजनाओं में Set-प्रकार की विशेषता क्रम के कारण होने वाले गलत-सकारात्मक अंतरों की पहचान करें। Terraform योजना JSON आउटपुट का विश्लेषण करके वास्तविक संसाधन परिवर्तनों से नकली अंतरों (Sets में तत्व पुनर्क्रमण) को अलग करता है। Set-प्रकार की विशेषताओं वाले AzureRM संसाधनों को लक्षित करता है: Application Gateway, Load Balancer, NSG, Firewall, Front Door, और अन्य। Python 3.8+ की आवश्यकता है और केवल मानक लाइब्रेरी का उपयोग करता है; कॉन्फ़िगरेबल आउटपुट प्रार

पूर्ण STRIDE-A खतरा मॉडल विश्लेषण और रिपॉजिटरी तथा सिस्टम के लिए वृद्धिशील अद्यतन कौशल। दो मोड का समर्थन करता है: (1) एकल विश्लेषण — पूर्ण STRIDE-A खतरा…

GitHub Copilot फ़ाइलों, MCP सर्वरों और दस्तावेज़ीकरण के लिए संक्षिप्त tldr सारांश बनाएं। वाचाल Copilot अनुकूलन फ़ाइलों (.prompt.md, .agent.md, .instructions.md, .collections.md), MCP सर्वर दस्तावेज़ों और URL को उदाहरण-आधारित tldr संदर्भों में रूपांतरित करता है। अधिकतम 5 फ़ाइलों या URL के बैच प्रसंस्करण का समर्थन करता है; कार्यक्षेत्र या GitHub awesome-copilot खोजकर अस्पष्ट क्वेरी को स्वचालित रूप से हल करता है। सही आह्वान सिंटैक्स (/ प्रॉम्प्ट के लिए, @ ...

क्लाउड-आधारित मीडिया प्रोसेसिंग जो 86+ विशेष रोबोट का उपयोग करके वीडियो, ऑडियो, इमेज और दस्तावेज़ों को संसाधित करता है। वीडियो एन्कोडिंग (HLS, MP4, WebM), थंबनेल जनरेशन, इमेज रीसाइज़िंग/वॉटरमार्किंग, ऑडियो ट्रांसकोडिंग, दस्तावेज़ OCR और स्पीच-टू-टेक्स्ट को चेन करने योग्य प्रोसेसिंग स्टेप्स के माध्यम से समर्थन करता है। MCP सर्वर (IDE एकीकरण के लिए अनुशंसित) या CLI के माध

पूर्ण TypeScript MCP सर्वर प्रोजेक्ट जनरेटर जिसमें टूल्स, रिसोर्सेस और ट्रांसपोर्ट कॉन्फ़िगरेशन शामिल है। @modelcontextprotocol/sdk, zod वैलिडेशन, और HTTP (Express) या stdio ट्रांसपोर्ट के विकल्प के साथ एक पूर्ण Node.js/TypeScript प्रोजेक्ट तैयार करता है। स्कीमा वैलिडेशन, एरर हैंडलिंग और संरचित सामग्री प्रतिक्रियाओं के साथ कम से कम एक प्रोडक्शन-रेडी टूल जनरेट करता है। ES मॉड्यूल के साथ tsconfig.json, उचित package.json सेटअप और ड

TypeSpec API प्लगइन्स के लिए RESTful CRUD संचालन, रूटिंग, पैरामीटर और अनुकूली कार्ड के साथ। GET, POST, PATCH और DELETE संचालन का समर्थन करता है, जिसमें फ़िल्टरिंग, निर्माण और अपडेट के लिए पथ, क्वेरी और बॉडी पैरामीटर शामिल हैं। GET प्रतिक्रियाओं के लिए अनुकूली कार्ड विज़ुअलाइज़ेशन और विनाशकारी संचालन (POST, PATCH, DELETE) के लिए पुष्टिकरण संवाद शामिल हैं। मॉडल, त्रुटि प्रबंधन और एकाधिक क्वेरी पैरामीटर पैटर्न के साथ

Microsoft 365 Copilot के लिए निर्देशों, क्षमताओं और वार्तालाप आरंभकों के साथ एक पूर्ण TypeSpec घोषणात्मक एजेंट तैयार करें। Microsoft के TypeSpec M365 Copilot स्कीमा का पालन करते हुए एजेंट घोषणा, निर्देश, वार्तालाप आरंभक और क्षमता परिभाषाओं वाली main.tsp फ़ाइल उत्पन्न करता है। WebSearch, OneDriveAndSharePoint, TeamsMessages, Email, People, CodeInterpreter, GraphicArt, GraphConnectors, Dataverse और Meetings सहित 10 क्षमता प्रकारों का समर्थन करता है, जिसमें वैकल्पिक स्कोपिंग भी शामिल है...

Microsoft 365 Copilot के लिए REST ऑपरेशन, प्रमाणीकरण और Adaptive Cards के साथ TypeSpec API प्लगइन जनरेट करता है। Microsoft 365 Copilot कन्वेंशन के अनुसार एजेंट परिभाषाओं (main.tsp) और API ऑपरेशन (actions.tsp) के साथ पूर्ण TypeSpec प्रोजेक्ट तैयार करता है। चार प्रमाणीकरण मोड का समर्थन करता है: सार्वजनिक API, API कुंजी हेडर, प्राधिकरण कोड प्रवाह के साथ OAuth2, और पंजीकृत प्रमाणीकरण संदर्भ। विनाशकारी ऑपरेशनों के लिए वैकल्पिक पुष्टिकरण संवाद और Adaptive Card टे

Vue 3 + TypeScript + Vitest + Pinia कोडबेस के लिए यूनिट टेस्ट लिखें और समीक्षा करें। कंपोनेंट्स, कम्पोज़ेबल्स और स्टोर्स के लिए टेस्ट बनाते या अपडेट करते समय उपयोग करें;…

Azure Verified Module के Bicep फ़ाइलों के लिए स्वचालित संस्करण अपडेट, जिसमें ब्रेकिंग चेंज का पता लगाने की सुविधा है। Bicep फ़ाइलों को स्कैन करके AVM मॉड्यूल रेफरेंस निकालता है, नवीनतम संस्करणों के लिए MCR से क्वेरी करता है, और स्वचालित रूप से अपडेट लागू करता है। ब्रेकिंग चेंज, सुरक्षा संशोधन, या पैरामीटर असंगतता होने पर मैन्युअल अनुमोदन के लिए रुकता है। अंतिम रूप देने से पहले bicep lint और bicep build के साथ सभी परिव

कार्यान्वयन योजना फ़ाइलों को सुविधाओं, पुनर्संरचना या बुनियादी ढांचे में बदलाव के लिए नई आवश्यकताओं के साथ अद्यतन करता है। AI एजेंटों या मनुष्यों द्वारा स्वायत्त निष्पादन के लिए संरचित मशीन-पठनीय, नियतात्मक योजनाएँ उत्पन्न करता है। मापने योग्य पूर्णता मानदंड, समानांतर-निष्पादन योग्य कार्यों और स्पष्ट फ़ाइल पथों और फ़ंक्शन नामों के साथ परमाणु चरणों को लागू करता है। फ्र

llms.txt फ़ाइलों को सटीक बनाए रखता है जो LLMs को रिपॉजिटरी दस्तावेज़ीकरण और संरचना में मार्गदर्शन करती हैं। आधिकारिक llms.txt विनिर्देश के विरुद्ध वर्तमान रिपॉजिटरी स्थिति का विश्लेषण करके पुराने, गायब या गलत फ़ाइल संदर्भों की पहचान करता है। आवश्यक दस्तावेज़ीकरण को तार्किक H2 अनुभागों (दस्तावेज़ीकरण, विनिर्देश, उदाहरण, कॉन्फ़िगरेशन, वैकल्पिक) में उचित रूप से स्वरूपित मार्कडाउन लिंक के स

मार्कडाउन दस्तावेज़ों में फ़ोल्डरों को स्कैन करके और व्यवस्थित फ़ाइल सूचियाँ बनाकर या अपडेट करके फ़ाइल अनुक्रमणिकाएँ उत्पन्न और बनाए रखें। लक्ष्य मार्कडाउन फ़ाइलों को स्कैन करता है और निर्दिष्ट फ़ोल्डरों में निर्दिष्ट पैटर्न से मेल खाने वाली फ़ाइलों का पता लगाता है। तीन तालिका प्रारूप विकल्प उत्पन्न करता है: विवरण के साथ सरल सूचियाँ, प्रकार/आकार मेटाडेटा के साथ विस्तृत तालिक

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड घटक दस्तावेज़ीकरण का विश्लेषण करें और वर्तमान कार्यान्वयन से मेल खाने के लिए इसे ताज़ा करें। स्रोत कोड की जांच करके डिज़ाइन पैटर्न, निर्भरताएं, इंटरफ़ेस और आर्किटेक्चरल परिवर्तनों की पहचान करता है, फिर वर्तमान कार्यान्वयन को दर्शाने के लिए मौजूदा दस्तावेज़ीकरण को अपडेट करता है। C#/.NET, Java, TypeScript/JavaScript और Python के लिए फ्रेमवर्क-जागरूक विश्लेषण के साथ भाषा-विशिष

नई आवश्यकताओं या कोड परिवर्तनों के आधार पर AI-तैयार उपभोग के लिए विनिर्देश फ़ाइलों को अद्यतन करता है। YAML फ्रंट मैटर के साथ संरचित मार्कडाउन का उपयोग करके /spec/ निर्देशिका में मौजूदा विनिर्देश दस्तावेज़ों को संशोधित करता है। स्थापित स्वरूपण मानकों (शीर्षक, सूचियाँ, तालिकाएँ, कोड ब्लॉक) के माध्यम से विनिर्देशों को सटीक, स्पष्ट और मशीन-पठनीय सुनिश्चित करता है। 11 मुख्य अनुभागों को श

जब उपयोगकर्ता GitHub Copilot CLI सहायक को वैयक्तिकृत करने, Copilot को अपनी शैली में अनुकूलित करने, vardoger का उपयोग करने, या अपने Copilot CLI वार्तालाप का विश्लेषण करने के लिए कहता है…

VS Code एक्सटेंशन कमांड योगदान पैटर्न और नामकरण परंपराएँ। दो कमांड प्रकार परिभाषित करता है: नियमित कमांड (कमांड पैलेट में आवश्यक श्रेणी और शीर्षक के साथ सुलभ) और साइड बार कमांड (अंडरस्कोर से उपसर्गित और #sideBar से प्रत्ययित, एक आइकन की आवश्यकता होती है) साइड बार कमांड enablement और when शर्तों के माध्यम से दृश्यता नियमों का समर्थन करते हैं, group और order विशेषताओं के माध्यम से स्थिति नियंत्रित होती है सभी कमां

VS Code एक्सटेंशन को कॉन्फ़िगरेशन, वॉकथ्रू सामग्री और सोर्स कोड संदेशों में स्थानीयकृत करें। तीन स्थानीयकरण दृष्टिकोण: सेटिंग्स, कमांड, मेनू और व्यू के लिए package.nls.LANGID.json; वॉकथ्रू सामग्री के लिए मार्कडाउन फ़ाइलें; सोर्स कोड स्ट्रिंग्स के लिए bundle.l10n.LANGID.json। योगदान किए गए कॉन्फ़िगरेशन, कमांड, मेनू, व्यू, ViewsWelcome और वॉकथ्रू शीर्षक और विवरण सहित सभी उपयोगकर्ता-सामना करने वाले सं

वेब विकास के 15 प्रमुख क्षमताओं में निपुण विशेषज्ञ विकास इंजीनियर, जिसमें HTML, CSS, JavaScript, APIs, प्रोटोकॉल, सुरक्षा और प्रदर्शन शामिल हैं। 15 विशेष डोमेन को कवर करता है जैसे सिमैंटिक मार्कअप, आधुनिक CSS लेआउट, ES6+ JavaScript, वेब APIs, HTTP/HTTPS, CORS/CSP सुरक्षा, कोर वेब वाइटल्स ऑप्टिमाइज़ेशन, WCAG एक्सेसिबिलिटी और वेब मानक अनुपालन। इसमें अस्पष्ट या बोलचाल के वेब शब्दों का शब्दावली अनुवाद,

वेबसाइट डिज़ाइन समस्याओं का दृश्य निरीक्षण और स्रोत-स्तर पर सुधार, जिसमें रिस्पॉन्सिव, एक्सेसिबिलिटी और लेआउट संबंधी चिंताएँ शामिल हैं। लेआउट ओवरफ़्लो, संरेखण समस्याएँ, रिस्पॉन्सिव ब्रेकपॉइंट्स, एक्सेसिबिलिटी कंट्रास्ट समस्याएँ और मोबाइल (375px), टैबलेट (768px), डेस्कटॉप (1280px) और वाइड (1920px) व्यूपोर्ट्स पर दृश्य असंगतियों का पता लगाता है। स

ब्राउज़र ऑटोमेशन और परीक्षण टूलकिट जो Playwright का उपयोग करके स्थानीय वेब अनुप्रयोगों के लिए है। नेविगेशन, फॉर्म भरना, क्लिक करना, ड्रॉपडाउन चयन और डायलॉग हैंडलिंग सहित मुख्य ब्राउज़र इंटरैक्शन का समर्थन करता है। इसमें तत्व उपस्थिति, टेक्स्ट सामग्री, दृश्यता, URL और विभिन्न व्यूपोर्ट्स पर रिस्पॉन्सिव डिज़ाइन के लिए सत्यापन क्षमताएँ शामिल हैं। डीबगिंग टूल प्रदान करता है: स्क्रीनशॉट

AI सहायक से पूछें कि आपके प्रश्न का उत्तर देने से पहले उसे किन फाइलों की आवश्यकता है। सहायक को उत्तर देने का प्रयास करने से पहले संदर्भ के लिए आवश्यक और वैकल्पिक फाइलों की पहचान करने के लिए प्रेरित करता है। आउटपुट को चार श्रेणियों में संरचित करता है: अवश्य देखी जाने वाली फाइलें, सहायक फाइलें, पहले से देखी गई फाइलें, और शेष अनिश्चितताएं। डेवलपर्स को अधूरे उत्तरों से बचने में मदद करता है, यह सुनिश्चित कर

विंडोज ऐप पैकेजिंग, MSIX निर्माण, प्रमाणपत्र और माइक्रोसॉफ्ट स्टोर परिनियोजन के लिए CLI, विभिन्न फ्रेमवर्क में। SDK सेटअप, मेनिफेस्ट और डेवलपमेंट प्रमाणपत्रों के साथ प्रोजेक्ट आरंभ करता है; .NET, C++, Electron, Rust, Tauri और क्रॉस-प्लेटफॉर्म फ्रेमवर्क का समर्थन करता है। वैकल्पिक हस्ताक्षर, स्व-निहित रनटाइम बंडलिंग और बाहरी कैटलॉग प्रबंधन के साथ MSIX पैकेज बनाता है। विंडोज एपीआई (न

विंडोज डेस्कटॉप एपीआई को पूर्ण प्रकार हस्ताक्षर और सदस्यों के साथ खोजें और अन्वेषण करें। विंडोज प्लेटफॉर्म SDK, WinAppSDK, NuGet पैकेज और प्रोजेक्ट-आउटपुट WinMD फाइलों को अनुक्रमित करता है; प्लेटफॉर्म SDK और WinAppSDK बिना पुनर्स्थापना या बिल्ड के ताजा क्लोन पर तुरंत उपलब्ध हैं। दो कार्यप्रवाह: क्षमता कीवर्ड द्वारा सही एपीआई खोजने के लिए डिस्कवर मोड, और ज्ञात प्रकारों के सटीक विधियों, गुणों, घ

UWP ऐप्स को WinUI 3 में माइग्रेट करने का पूर्ण संदर्भ, जिसमें पहले/बाद के कोड उदाहरण शामिल हैं। Windows.UI.Xaml.* से Microsoft.UI.Xaml.* तक सभी नेमस्पेस परिवर्तनों के साथ-साथ थ्रेडिंग, विंडोइंग और डायलॉग API को मैप करता है। तीन सबसे सामान्य Copilot गलतियों को कवर करता है: XamlRoot के बिना ContentDialog, MessageDialog का उपयोग, और CoreDispatcher पैटर्न। विंडो प्रबंधन, पिकर, बैकग्राउंड टास्क, सेटिंग्स और GetForCurrentView() प्रतिस्थापन के लिए माइग्रेशन त

माइक्रोसॉफ्ट 365 कोपायलट से कार्यस्थल बुद्धिमत्ता के लिए क्वेरी करें - ईमेल, मीटिंग्स, दस्तावेज़, टीम्स संदेश और लोगों की जानकारी। किसी भी… के लिए इस कौशल का उपयोग करें।

Microsoft 365 डेटा को प्राकृतिक भाषा में क्वेरी करके ईमेल, मीटिंग, दस्तावेज़, Teams संदेश और लोगों की जानकारी प्राप्त करें। पाँच डेटा स्रोतों का समर्थन करता है: ईमेल, मीटिंग, दस्तावेज़, Teams चैनल और लोग/प्रोजेक्ट, प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट के साथ। Copilot CLI प्लगइन (पसंदीदा) या स्टैंडअलोन npm पैकेज के माध्यम से इंस्टॉल करें; पहले उपयोग पर Microsoft 365 टेनेंट एडमिन की सहमति आवश्यक है। मुख्य वर्कफ़्लो: इ

मौजूदा कोड फ़ाइलों का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एक प्रोजेक्ट कोडिंग मानक दस्तावेज़ तैयार करता है। एक या अधिक फ़ाइलों या पूरे फ़ोल्डरों से सिंटैक्स पैटर्न (इंडेंटेशन, नामकरण परंपराएं, टिप्पणी शैली, ब्रेसेस, लाइन लंबाई) निकालता है ताकि आधारभूत मानक स्थापित किए जा सकें। फ़ाइलों में असंगतियों का पता लगाता है और वैकल्पिक रूप से उन्हें ठीक करता है, प्रत्येक श्रेणी में बहुम