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C++单元测试与开发流程
cpp-testing
affaan-m/ECC
356
本指南提供了一套基于GoogleTest和CMake/CTest的全面C++测试工作流,适用于现代C++(C++17/20)项目。内容涵盖了TDD循环、使用Mocking和Fixture进行组件隔离、设置CI/CD集成,以及利用内存和线程Sanitizers进行深度调试和代码覆盖率分析。核心用途是确保代码质量和防止功能回归。
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创建 Claude Code 插件
create-plugin
ruvnet/ruflo
55
从零搭建新的 Claude Code 插件:自动生成规范的目录结构、plugin.json 清单、SKILL.md 技能文件、命令、智能体、ADR 文档、冒烟测试与 README,帮助插件正确接入 MCP 工具并规避常见配置陷阱。
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动态智能体架构代理
daa-agent
ruvnet/ruflo
483
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。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/ECC
500
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。
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工作流插件发现与推荐
discover-plugins
ruvnet/ruflo
108
本工具旨在帮助开发者发现和选择最适合当前项目和工作流的插件。它提供从核心架构、多智能体协作、记忆管理到安全审计等全方位的推荐和指导,尤其适用于新项目启动或优化复杂的开发管线,确保开发流程的完整性与高效性。
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AI智能体工作流编排
dmux-workflows
affaan-m/ECC
260
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点,处理运行时错误,并将分散的结果进行智能合并,适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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动态工作流与技能构建
dynamic-workflow-mode
affaan-m/ECC
149
本技能指导如何为复杂的自适应工作流构建结构化的、任务本地的自动化流程(harnesses),并将临时流程提炼为可复用的共享技能。它强调流程的可观测性,要求定义明确的目标、输入/输出合约、严格的验证门(eval gates)和清晰的交接点,适用于多阶段、非线性或跨团队协作的项目自动化。
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ECC 导航与安装指南
ecc-guide
affaan-m/ECC
448
指导用户了解、查找、安装和使用 ECC 的智能体、技能、命令、钩子、规则、安装配置及项目初始化,强调基于当前文件而非记忆作答。
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企业级代理工作负载运维管理
enterprise-agent-ops
affaan-m/ECC
291
本技能旨在为云端托管或持续运行的代理工作负载提供全生命周期的运维管理。它覆盖了从部署、可观测性(日志、指标、追踪)到安全控制(最小权限、安全开关)的全流程,确保关键任务的稳定性和可审计性。
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AI能力评估与回归测试框架
eval-harness
affaan-m/ECC
397
这是一个用于AI辅助代码生成会话的正式评估框架。它遵循开发驱动评估(EDD)原则,使用户能够定义功能能力和回归测试标准。系统支持代码、模型和人工三种评估方式,并通过pass@k等高级指标跟踪可靠性,确保AI智能体的质量和稳定性。
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RuFlo 联邦网关状态查询
federation-status
ruvnet/ruflo
272
查询并总结公开 RuFlo 联邦网关的可观测状态:识别网关身份、列出可用通道、查看活跃声明与过期信息,并读取最近的代理协作活动。
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GAIA智能体基准对比与差距分析
gaia-architecture-comparison
ruvnet/ruflo
463
本技能详细对比了GAIA智能体评估框架(如ruflo和HAL),旨在帮助开发者和研究人员识别大型语言模型(LLM)智能体在性能测试中的能力差距。它涵盖了从真实代码执行沙箱到全功能网页浏览等关键技术点,为提升智能体基准测试的准确性和鲁棒性提供路线图。
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