GitHub 스킬
ego lite browser
스폰서ego lite는 AI 에이전트가 웹 자동화를 실행하기 위한 가장 빠른 브라우저로, Codex 또는 Claude Code와 로그인 상태를 공유하며, 비용과 설정이 전혀 필요 없습니다.
Alpha Vantage MCP Server
스폰서실시간 및 과거 주식, ETF, 옵션, 외환, 암호화폐, 원자재, 펀더멘털, 기술적 지표 등 금융 시장 데이터에 접근하세요
arize-dataset
awesome-copilot/skills/arize-dataset
이 스킬을 호출하는 경우는 Arize 데이터셋과 예제를 생성, 관리 또는 조회할 때입니다. 또한 사용자가 테스트 데이터나 평가 예제가 필요할 때도 사용하세요.
arize-evaluator
awesome-copilot/skills/arize-evaluator
Arize에서 LLM-as-judge 평가 워크플로우를 위해 이 스킬을 호출하세요: 평가자 생성/업데이트, 스팬 또는 실험, 작업에 대한 평가 실행 등.
arize-experiment
awesome-copilot/skills/arize-experiment
이 스킬을 호출하는 경우는 Arize 실험을 생성, 실행 또는 분석할 때입니다. 또한 사용자가 모델 성능을 평가하거나 측정하고, 모델을 비교하려는 경우에도 사용합니다.
arize-instrumentation
awesome-copilot/skills/arize-instrumentation
앱에 Arize AX 추적 또는 관측 가능성을 처음 추가할 때, 또는 사용자가 LLM 앱을 계측하거나 시작하려고 할 때 이 스킬을 호출하세요.
arize-link
awesome-copilot/skills/arize-link
Arize UI에 대한 딥 링크를 생성합니다. 사용자가 특정 트레이스, 스팬, 세션, 데이터셋, 라벨링 큐 등을 열거나 공유할 수 있는 클릭 가능한 URL을 원할 때 사용하세요.
arize-prompt-optimization
awesome-copilot/skills/arize-prompt-optimization
이 스킬을 호출할 때는 프로덕션 트레이스 데이터, 평가, 주석을 사용하여 LLM 프롬프트를 최적화, 개선 또는 디버깅할 때입니다. 또한 사용자가 원할 때 사용합니다…
arize-trace
awesome-copilot/skills/arize-trace
Arize 트레이스와 스팬을 다운로드, 내보내기 또는 검사할 때, 또는 사용자가 기존 데이터를 사용하여 LLM 앱이 무엇을 하고 있는지 확인하고자 할 때 이 스킬을 호출하세요.
aspire
awesome-copilot/skills/aspire
코드 우선 오케스트레이션 방식으로 폴리글랏 분산 애플리케이션을 자동 서비스 디스커버리 및 관측 가능성과 함께 지원합니다. 단일 .NET AppHost 프로젝트에서 컨테이너, 실행 파일, 클라우드 리소스(C#, Python, JavaScript, Go, Java, Rust 등)를 오케스트레이션합니다. 데이터베이스, 캐시, 메시징, AI, 관측 가능성 플랫폼 전반에 걸쳐 144개 이상의 통합을 포함하며, 서비스 디스커버리를 위한 자동 환경 변수 주입을 제공합니다. 내장 대시보드는 실시간 로그, 트레이스, 메트릭, GenAI 등을 제공합니다.
aspnet-minimal-api-openapi
awesome-copilot/skills/aspnet-minimal-api-openapi
ASP.NET Minimal API 엔드포인트에 자동 OpenAPI/Swagger 문서화와 강력한 타입 지정을 제공합니다. MapGroup(), 엔드포인트 필터, 기능 기반 폴더 구조를 사용하여 엔드포인트를 구성하고 확장성을 확보합니다. 유효성 검사 속성이 포함된 명시적 요청/응답 DTO를 정의하고, record 타입과 TypedResults를 사용하여 타입 안전성을 보장합니다. .NET 9의 내장 OpenAPI 지원을 활용하여 작업 요약, 설명, operationId, [Description()]을 통한 속성 수준 문서화를 적용합니다. 문서 및 스키마...
audit-integrity
awesome-copilot/skills/audit-integrity
모든 AppSec 에이전트를 위한 공유 감사 무결성 프레임워크 — 출력 품질, 지적 정직성, 그리고 반합리화를 통한 지속적 개선을 강화합니다…
automate-this
awesome-copilot/skills/automate-this
수동 프로세스의 화면 녹화를 분석하고 여러 복잡성 단계에서 작동하는 자동화 스크립트를 생성합니다. 비디오 파일에서 프레임과 오디오 내레이션을 추출하여 단계별 워크플로를 재구성하고 사용자가 설치한 도구에 맞춤화된 자동화를 제안합니다. 세 가지 자동화 단계를 제공합니다: 빠른 해결책(셸 별칭, 원라이너), 독립 실행형 스크립트(bash, Python, Node), 그리고 로깅 및 오류 처리를 포함한 완전한 예약 자동화. 다음을 위한 애플리케이션별 전략을 포함합니다...
autoresearch
awesome-copilot/skills/autoresearch
자율적인 반복 실험 루프로 모든 프로그래밍 작업을 수행합니다. 사용자가 목표, 측정 가능한 지표, 범위 제약 조건을 정의하도록 안내한 후…
awf-debug-tools
gh-aw-firewall/.claude/skills/awf-debug-tools
awf 디버깅을 위한 실용적인 Python 스크립트 - 로그 파싱, 문제 진단, 컨테이너 검사, 도메인 테스트
awf-release-integrator
gh-aw/.github/skills/awf-release-integrator
gh-aw를 최신 gh-aw-firewall 릴리스로 업그레이드하고 후속 스펙 작업을 식별합니다.
awf-skill
gh-aw-firewall/.claude/skills/awf-skill
AWF(Agentic Workflow Firewall)를 사용하여 네트워크 격리 및 도메인 화이트리스트로 명령을 실행합니다. AI 에이전트를 위한 L7 HTTP/HTTPS 이그레스 제어를 제공합니다.
aws-cdk-python-setup
awesome-copilot/skills/aws-cdk-python-setup
AWS CDK(Cloud Development Kit) 애플리케이션을 Python으로 개발하기 위한 설정 및 초기화 가이드입니다. 이 스킬을 통해 사용자는 환경을 구성할 수 있습니다…
aws-cloudwatch-investigation
awesome-copilot/skills/aws-cloudwatch-investigation
AWS CloudWatch 재사용 가능한 조사 패턴: Logs Insights 쿼리 템플릿, 알람-배포 상관관계, 블래스트 반경 축소 결정 트리 등
aws-cost-optimize
awesome-copilot/skills/aws-cost-optimize
앱에서 사용된 AWS 리소스(IaC 파일 및/또는 대상 계정/리전의 리소스)를 분석하고 비용을 최적화하여 식별된 내용에 대한 GitHub 이슈를 생성합니다.
aws-resource-health-diagnose
awesome-copilot/skills/aws-resource-health-diagnose
AWS 리소스 상태를 분석하고, CloudWatch 로그 및 메트릭에서 문제를 진단하며, 식별된 문제에 대한 수정 계획을 수립합니다.
aws-resource-query
awesome-copilot/skills/aws-resource-query
자연어로 AWS 리소스를 조회합니다. EC2, S3, RDS, Lambda, ECS, EKS, Secrets Manager, IAM, VPC, 네트워킹, 메시징 등을 포함합니다. 엄격히…
aws-well-architected-review
awesome-copilot/skills/aws-well-architected-review
현재 워크로드의 IaC 및 아키텍처에 대해 AWS Well-Architected Framework 리뷰를 수행하고, 개선 사항에 대한 결과 및 GitHub 이슈를 생성합니다.
az-cost-optimize
awesome-copilot/skills/az-cost-optimize
Azure 리소스와 IaC 파일을 분석하여 비용 최적화 방안을 식별하고, 구현을 위한 추적 가능한 GitHub 이슈를 생성합니다. 구독 및 리소스 그룹 전반의 Azure 리소스를 검색하고, IaC 파일(Bicep, Terraform, ARM 템플릿)을 분석하며, Log Analytics의 사용량 메트릭을 수집하여 현재 비용을 검증합니다. 월별 절감액, 구현 노력, 위험 평가를 기반으로 우선순위 점수를 매긴 증거 기반 최적화 권장 사항을 생성하고, 각각에 대한 개별 GitHub 이슈를 생성합니다.
azure-architecture-autopilot
awesome-copilot/skills/azure-architecture-autopilot
자연어를 사용하여 Azure 인프라를 설계하거나, 기존 리소스를 분석하여 아키텍처를 시각화하고 수정 및 배포를 진행하는 파이프라인입니다.
azure-container-registry-cli
awesome-copilot/skills/azure-container-registry-cli
az acr CLI를 통해 Azure Container Registry를 관리합니다. 레지스트리, 이미지, 클라우드 빌드, ACR Tasks, 인증, 토큰, 지역 복제 등을 포함합니다.
azure-deployment-preflight
awesome-copilot/skills/azure-deployment-preflight
Azure에 대한 Bicep 배포의 포괄적인 사전 점검 유효성 검사를 수행하며, 템플릿 구문 검증, what-if 분석, 권한 확인을 포함합니다. 사용…
azure-developer-cli
awesome-copilot/skills/azure-developer-cli
Microsoft의 최신 지침을 사용하여 Azure Developer CLI(azd) 프로젝트를 설계, 생성, 검토, 마이그레이션 또는 문제 해결합니다. azd, azure.yaml, AZD 템플릿 등에 사용합니다.
azure-devops-cli
awesome-copilot/skills/azure-devops-cli
Azure DevOps 리소스를 CLI를 통해 프로젝트, 리포지토리, 파이프라인, 빌드, 작업 항목 및 서비스 엔드포인트를 관리합니다. 리포지토리 및 PR, 파이프라인 및 빌드, 보드 및 작업 항목, 변수 및 에이전트, 조직 및 보안, 고급 사용 패턴의 6가지 주요 영역을 다룹니다. Azure CLI 2.81.0+와 azure-devops 확장이 필요하며, PAT 토큰을 사용하여 인증하고 기본 조직/프로젝트를 구성하여 플래그 반복을 방지합니다. JMESPath 쿼리, 글로벌...을 사용한 출력 형식 지정을 지원합니다.
azure-devops-migration
actions-migrations-via-copilot/plugin/skills/azure-devops-migration
Azure DevOps에서 GitHub Actions로의 마이그레이션 — YAML 파이프라인, 템플릿, 변수 그룹, 서비스…에 대한 구문 매핑 및 마이그레이션 보고서 템플릿
azure-pricing
awesome-copilot/skills/azure-pricing
실시간 Azure 서비스 가격 조회 및 Copilot Studio 에이전트 크레딧 비용 추정. Azure Retail Prices API를 쿼리하여 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 데이터베이스, AI 및 기타 모든 Azure 서비스 제품군의 현재 가격을 리전 및 SKU별로 가져옵니다. 서비스 이름, 리전, SKU, 가격 유형(종량제, 예약, 스팟) 및 절감 플랜 옵션을 OData 구문으로 필터링할 수 있습니다. 사용량 기반 월별 및 연간 워크로드 예상 비용 계산 공식을 포함합니다.
azure-resource-health-diagnose
awesome-copilot/skills/azure-resource-health-diagnose
Azure 리소스 상태 문제를 진단하고 우선순위가 지정된 수정 계획을 생성합니다. 8개 이상의 Azure 서비스 유형(Web Apps, VMs, Cosmos DB, Storage, SQL Database, Application Insights, Key Vault, Service Bus)에서 리소스 상태, 로그, 원격 분석을 분석합니다. Log Analytics 및 Application Insights에 대해 대상 KQL 쿼리를 실행하여 오류, 성능 저하, 이상 현상을 식별합니다. 심각도(심각, 높음, 중간, 낮음)별로 문제를 분류하고 근본 원인 분석을 수행합니다.
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