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进化基准测试套件管理

用于管理和验证固定评估基准测试套件的工具。它能从现有代码库生成确定性的测试集，将评估过程与原始代码库的测试脱钩，确保在进化流程中，无论代码发生何种变化，性能比较的标准始终一致。

继承遗留代码风格分析器

inherit-legacy-style

本技能用于分析遗留代码库，检测跨四大元架构维度（文件结构、状态流、基础设施、错误处理）的隐式编码规范。它通过与用户逐一解决风格冲突，生成结构化的规则文件（.ai-style-rules.md）。用户还可以选择安装持久化钩子，确保后续AI生成的代码风格符合项目原有习惯，避免风格漂移。

意图驱动的验收标准制定

intent-driven-development

用于将模糊或高影响力的业务和技术变更，转化为结构化、可验证的验收标准（AC）。该技能特别适用于涉及安全、数据迁移、外部API集成等高风险场景，帮助用户明确需求边界，降低开发风险，并为后续开发或交接准备完善的文档。

机器学习集成方法论

ml-adoption-playbook

本方法论为软件工程师和AI代理提供了一个端到端的流程，用于将机器学习模型安全、系统地集成到现有的非机器学习代码库中。它涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦、基线模型构建到MLOps部署的全生命周期，确保模型集成过程的可靠性和可维护性。

编排新功能开发生命周期

orch-add-feature

本工具用于编排从零开始构建全新功能的完整生命周期。它自动化了整个流程，包括功能研究、任务规划、TDD实现、代码审查和门控提交。适用于系统尚未具备所需能力的情况。

编排修改现有功能行为

orch-change-feature

该流程用于管理现有功能从工作状态调整到符合新行为规范的过程。核心步骤是：首先，更新现有测试用例来表达新的行为规范；其次，修改代码实现以通过这些测试；最后，经过评审和门禁提交。适用于功能工作正常，但行为需要调整的场景。

缺陷修复与回归测试编排

orch-fix-defect

该功能负责编排完整的缺陷修复流程。当代码出现错误、崩溃或回归时，它引导用户将缺陷重现为失败的回归测试用例，进行修复直到测试通过（变绿），并管理后续的代码审查和加固提交阶段。适用于现有系统行为已损坏或不正确的情况。

行为保持代码重构编排器

orch-refine-code

该技能用于编排行为保持的复杂代码重构流程。当代码结构需要优化（如提取模块、消除冗余、简化嵌套）但核心业务功能必须不变时使用。它遵循严格的多阶段门控机制，确保在整个开发生命周期中，现有测试始终保持绿色，实现安全可靠的重构。

技能侦察：搜索现有能力

技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤，旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前，该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部（GitHub/Web）的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项，还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性，从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。

工作空间能力审计与推荐

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这是一个用于进行开发工作空间全面、只读的审计工具。它能分析活跃的代码库、已安装插件、连接的服务和环境配置，识别出当前功能上的缺失点。根据分析结果，它会推荐最适合的ECC原生技能、钩子或工作流，帮助用户优化开发架构和流程。

故障排除笔记清晰度审查

example-safe-skill

bytedance/deer-flow

当用户提供一份故障排除笔记（Markdown格式），并要求提高其清晰度时，使用本技能。它会仔细审查笔记的内容，识别出步骤不明确、前提条件缺失或主张无法验证的地方，并给出简洁的重写建议，帮助用户优化知识文档。

技能包成熟度审核

bytedance/deer-flow

该技能用于对现有的技能包进行全面的审核和诊断。它评估技能是否具备发布所需的成熟度、资源、触发条件和证据完整性。当用户需要对现有代码或流程进行质量审计、评分或问题诊断时使用，但不能用于创建或修改技能本身。

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