规格拆分为开发议题
从缺失功能和实施优先级生成结构清楚的开发规格与议题草稿。
原作者:GitHub, Inc. 与 awesome-copilot contributors;许可证:MIT;查看上游来源
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从缺失功能和实施优先级生成结构清楚的开发规格与议题草稿。
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使用 HTML5 Canvas 绘制面包板、元件和连线的教学示意图。
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从代码和配置角度检查 iOS 应用可能遇到的上架问题与审核风险。
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为 Web 应用接入 Azure Application Insights,并设计有用的日志、指标和追踪信息。
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按 pacman、systemd 和滚动更新特点排查 Arch Linux 系统问题。
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设计 Arduino 设备接入 Azure IoT Hub 与 IoT Edge 的安全通信方案。
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为 ASP.NET Core 项目生成并优化 Dockerfile、构建上下文和运行配置。
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为传统 ASP.NET Framework 项目设计 Windows 容器镜像和构建文件。
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为 Python 项目配置 AWS CDK 开发环境、目录和基础依赖。
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使用可复用查询和时间线方法分析 CloudWatch 日志、指标与告警。
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依据 AWS Well-Architected 方法检查可靠性、安全、成本、性能和运维能力。
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结合监控和日志判断 AWS 资源异常的可能原因并形成修复计划。
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用自然语言整理对 EC2、S3、RDS、Lambda 等 AWS 资源的只读查询。
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使用 azd 创建、配置、迁移和排查 Azure 应用项目。
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查询 Azure 零售价格并按资源规格整理成本估算。
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使用 az acr 管理 Azure Container Registry 的镜像、构建、任务与访问配置。
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把设备、网络、数据、安全和运维需求整理成可分阶段实施的物联网方案。
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根据实际操作需求比较 Azure 内置角色并选择够用但不过度的权限。
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依据 Azure Well-Architected Framework 检查系统的可靠性、安全、成本与运维设计。
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分析 Azure 资源健康、日志和遥测,整理故障原因与处理建议。
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读取 Azure 资源关系并生成清楚的 Mermaid 架构图。
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在部署 Bicep 前检查语法、权限、变更范围和 what-if 结果。
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检查 Python 与 BigQuery 数据管道的成本、幂等性和生产可维护性。
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根据访问模式设计 Azure Cosmos DB 的容器、分区键和文档结构。
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把具体业务需求整理成 Dataverse Python 集成结构和实现步骤。
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提供 Dataverse Python SDK 初始化、CRUD、批量和分页的基础示例。
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生成带错误处理、分页和安全配置的 Dataverse Python 集成代码。
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用 Python 实现 Dataverse 的批量处理、错误恢复和性能优化模式。
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按 EF Core 当前实践设计查询、映射、迁移和数据访问代码。
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结合 dnf、systemd 和 SELinux 排查 Fedora 系统问题。
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