插件市场

分析仓库和 PR 审查模式，生成适配项目技术栈的 AGENTS.md、Copilot 指令、CI 流程和 Issue 模板等配置。

组织轻量 AI 开发团队，分离角色，允许开发者选择模型、工具、规划程度和是否进行质量检查。

通过 Arize AX 进行 LLM 追踪、埋点、数据集管理、实验、评测和提示词优化。

发现并生成经过整理的 GitHub Copilot Agent、指令、提示词和 Skill。

查看当前 Copilot 会话的提示词缓存复用、失效时间、Token 构成和 AI Credit 成本，不额外调用模型。

为宿主的 create-canvas Skill 配置工具包和 Azure 等起始模板，提供样式、登录、订阅及遥测指引。

将分支式 Copilot 对话绘成地图，方便浏览并行追问和探索路径，保留复杂任务的上下文。

按日期、模型和会话查看本地 Copilot Token 用量，并提供效率建议。

在 Copilot 画布中发现、连接和管理 Azure Connector Namespace 托管的 MCP 服务器。

通过代码组织、跨文件变更规划和上下文指引，改善 Copilot 的上下文管理。

向编码 Agent 提供经过整理、与版本和 SDK 匹配的 API 文档上下文，辅助接入真实接口。

先澄清目标，再由 Builder 执行、Inspector 独立检查，并通过 Git 提交保留任务过程与验证记录。

使用 GitHub Copilot SDK 构建 AI 应用，提供 C#、Go、Node.js/TypeScript 和 Python 指引。

通过 CrowdStrike Falcon API Gateway 创建、管理和调用 AI Agent，并操作知识库、发现模型、工具和模板。

从 AI 输出中提取事实声明、寻找来源并标记幻觉风险，供人进一步核实。

为大型代码库和有经验的用户提供任务研究与规划 Agent，来源于 Microsoft Edge AI。

依据 Mac 上已安装的 Apple Foundation Models SDK 编写和审查各 Apple 平台代码，核对真实 API 可用性并进行类型检查。

在 Microsoft Foundry、GitHub 和 Azure 上构建 Agent 方案，支持原型及按规格、实现、验证和部署推进的证据门禁流程。

为 Microsoft Foundry 托管 Agent 开发 CopilotKit 与 AG-UI 应用，涵盖接线、人工批准、azd 部署和调试。

通过自学习多 Agent 框架开展规格驱动开发和自动验证，优化工具调用与上下文。