一共188篇文章
专题：第2期
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powerbi-modeling ：微软官方 MCP 的”说明书”
Power BI 建模是很多人的噩梦。你写 DAX、配关系、管行级安全，辛辛苦苦搭完一个模型，过两个月自己都看不懂。命名用的是 CUST_NM 这种缩写，几百个度量值没有一句描述，关系乱成一团。想规范一下，翻官方文档像翻字典，效率低到想放弃。 所以看到 Smithery 上挂着一个叫 powerbi-modeling 的技能，第一眼你会以为它是个"能自己帮你建模的 AI"。我一…...- 1.3k
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azure-resource-visualizer：让 Azure 资源组自己画出架构图
你接手过一个跑了两年、换过三拨人的 Azure 资源组吗？我接过。打开门户那一刻的感觉很具体：三十多个资源摊在列表里，名字一个比一个抽象，谁连着谁全靠猜。Wiki 里那张架构图是半年前画的，图上还有两个已经被删掉的存储账户。 这种"看得到资源、看不清关系"的状态，是云上最常见的盲区。资源组本身是平的，它只记录"有哪些东西"，不记录"这些东西怎么咬合…...- 1.2k
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plantuml-ascii ：在终端和 PR 里也能画的 PlantUML 文本图
你在 README 里想画个调用时序图，第一反应是截图贴进去。结果下一个同事提了 PR，图没变，但 diff 里永远只有一张二进制，谁也看不出改了哪根线。这种事我踩过太多次，后来干脆能不配图就不配。 更尴尬的是图片在很多渠道根本渲染不出来。Slack 里贴的图有时被拦，邮件网关把附件当垃圾，提交信息里的截图直接变成一串不可读的引用。图本来是为了让人秒懂，最后反而制造了信息断层。 还有个隐性成本常被…...- 1.3k
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legacy-circuit-mockups ：把面包板搬进了浏览器
想动手搭一台 6502 计算机，第一道坎往往不是焊接，而是怎么把脑子里那张电路图落到面包板上。Ben Eater 的系列教程火了之后，卡在同一个地方的人特别多：线该怎么走，芯片该插哪一行，地址总线和数据总线会不会交叉打架。 这几年复古计算明显在回潮。Ben Eater 把 6502 从教科书里带进了客厅，越来越多人想亲手点亮第一颗 LED，而不是只在模拟器里跑程序。但网上能找到的图要么是仿真软件截…...- 1.2k
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Snowflake Semantic Views：给 Agent 配一张语义层施工图纸
给 Snowflake 接一套语义层，听着像 DBA 的细活，实际现在多半是 AI Agent 在干。Cortex Analyst 这类自然语言转 SQL 的服务，吃的就是语义视图（Semantic View）这张图：它把事实表、维度列、指标算法乃至同义词映射全部显式声明出来。模型答得准不准，一半系在这张视图的写法上。更隐蔽的是，语义层一旦写错，错误会被 Cortex Analyst 放大成每一个…...- 1.2k
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microsoft-code-reference：让 AI 写 Microsoft SDK 代码前先查官方文档
你让 AI 帮你写一个上传文件到 Azure Blob Storage 的函数，它唰地给你一段代码。你跑起来，报错了。方法名不对，命名空间错了，SDK 版本还混了。这种事在跟 AI 写 Microsoft 技术栈代码时太常见了。 根子不在模型笨，在于模型对 Microsoft 这套庞大 SDK 没有一手信息。Azure 的包命名是 azure-*，.NET 那边是 Azure.*，每个服务十几个 …...- 1.2k
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github-issues：让 Agent 用对方式管 GitHub Issue
给 Agent 配管理 GitHub Issue 的能力，翻车点往往不在能不能连上，而在写出来的东西像不像人管的。模型很擅长把 issue 标题写得又长又空，把 type 和 label 混成一团，再把 assignee 漏掉，最后还给你一个没上下文的标题党。github/github-issues 这个 Smithery 技能干的事，就是把这套活儿标准化，让模型少出这些低级错。 它不重新发明轮子…...- 1k
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markdown-to-html：给 AI Agent 装一个 Markdown 翻译官
你大概攒了不少 .md 文件。文档、笔记、README、博客草稿，几乎所有文字产物最后都得变成 HTML 才能被人真正看到。问题来了：让 AI Agent 帮你做这件事时，它真的知道怎么转吗，还是当场给你编一套错漏百出的正则？ Smithery 上的 github/markdown-to-html 这个 skill 就是专门解决这件事的。它不教你怎么写 Markdown，而是把"怎么把 …...- 1.4k
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image-manipulation-image-magick ：把命令行老炮塞进 Agent 的工具箱
你大概率用过那些花哨的 AI 修图工具，一键换脸、智能扩图、风格迁移，演示视频看得人热血沸腾。可惜真到干活的时候，需求往往是另一副面孔。把 500 张截图统一压成 427x240 的缩略图，或者从一整个文件夹里读出每张图的宽高，又或者把一批 PNG 转成 WebP。 这类活儿要的不是创造力，是确定性。你希望输入 A 永远得到输出 B，不希望模型临场发挥。顺带说一句，现在那些扩散模型做图，同样一张提…...- 1.3k
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make-repo-contribution：让 Agent 老老实实给开源项目提 PR
你让 AI agent 给一个开源仓库提 PR，最怕的不是它改错了代码，而是它压根不按项目的规矩来。直接往 main 上提交、无视 CONTRIBUTING.md、甚至运行仓库文档里写好的命令，这类翻车我见过不止一次。 make-repo-contribution 是 Smithery 平台上的一个 github 类 Skill，专治上面的毛病。Smithery 本身是个 Agent 技能分发平台…...- 1.1k
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meeting-minutes ：把会议纪要从“聊天记录”变成“可执行工单”
你开完会，录音转成文字，丢给 AI，出来一段流畅的总结。然后呢？没人看，没人跟进，下周又开同样的会重复同样的讨论。会议纪要最大的痛点从来不是写不出来，而是写出来之后就死在文档里。 Smithery 上的 github/meeting-minutes 这个 Skill，瞄准的正是这个断层。它不把自己定位成“会议总结生成器”，而是“可执行的会议纪要在内部短会中的标准化生产流程”。这个定位差别，决定了它…...- 1.3k
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winapp CLI ：把 12 步 Windows 打包压成 4 步的官方 CLI
你用 Electron 或者 Rust 写了个跨平台应用，想在 Windows 上加个原生通知，或者做个开机自启。结果一查文档，发现自己被 Windows 那套打包和身份体系挡在了门外。这是大多数跨平台开发者都会撞上的真实困境。 Windows 底下其实藏着一整套很能打的能力，光我熟悉的就有几类： 系统通知与 Toast 资源管理器、任务栏这类外壳集成 本地大模型这类 on-device AI y…...- 1.2k
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