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动态智能体架构代理

用于创建和管理动态智能体架构（DAA）代理。这类代理超越了固定配置的局限性，具备从交互中持续学习、根据性能指标自我调整行为和进化能力。它支持知识在多个智能体之间共享，适用于需要系统级持续优化和高适应性的复杂AI应用场景。

自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

DDD 聚合根脚手架

在已有界限上下文中生成完整的 DDD 聚合根脚手架，包括实体、值对象、仓储接口、领域事件与单元测试桩，用于快速建模拥有不变量的业务概念。

DDD 限界上下文脚手架

为 DDD 限界上下文生成标准的 domain、application、infrastructure 目录结构，自动创建各类 index 桶文件，并将上下文登记到领域模型图中。适用于新建子域或拆分单体架构。

DDD边界与不变性校验

此工具用于全面审计和验证DDD（领域驱动设计）代码库的结构完整性。它能检测跨上下文的导入违规、检查聚合根的不变性规则，并强制执行领域事件和仓库的命名规范。适用于CI/CD门禁和代码合并前审查，以防止架构退化。

DeFi自动做市商合约安全审计

defi-amm-security

本指南提供了用于去中心化金融（DeFi）自动做市商（AMM）智能合约的全面安全审计模式和检查清单。它涵盖了闪电贷攻击、滑点风险、重入攻击、价格操控等关键漏洞，帮助开发者和安全专家审查Uniswap等主流DeFi协议的经济安全性和代码可靠性。

交付质量门禁钩子

一个 Claude Code 的 Stop 钩子，通过确定性检查（正则匹配合理化借口、文件修改时间检测学习库是否陈旧、磁盘空间阈值）在质量检查通过前机械性地阻止会话结束，强制养成学习记录习惯。

部署模式与持续交付最佳实践

deployment-patterns

本指南全面介绍了现代应用程序的部署策略，包括蓝绿部署、金丝雀发布和滚动更新等，确保实现零停机部署。内容深入讲解了Docker多阶段构建、容器最佳实践，以及使用GitHub Actions等工具搭建健壮的CI/CD流水线。

构建可扩展设计系统

本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌（Design Tokens）、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致，并强制执行可访问性标准。

Django Celery异步任务管理

使用Django和Celery框架处理应用中的后台任务和异步流程。它提供任务排队、可靠的工作进程管理、定时调度（如日报告）和完善的错误处理机制。适用于需要将耗时操作（如发送大量邮件、复杂数据计算）从主线程中解耦的场景。

Django生产级架构模式

django-patterns

本指南提供了构建可扩展、高可维护性Django应用的最佳实践。内容涵盖推荐的项目结构、分离式的开发/生产环境配置、高级ORM模型设计，以及如何集成中间件、缓存和信号，适用于专业的后端开发。

Django安全最佳实践指南

django-security

本指南提供了Django应用全面的安全最佳实践。涵盖了从认证、授权（RBAC）到底层配置的各个方面，详细指导如何设置安全相关的中间件，防止CSRF、XSS和SQL注入等常见漏洞，确保应用在生产环境中的高安全性。

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