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商业Python应用打包与优化
generating-python-installer
affaan-m/ECC
352
本技能旨在指导用户创建商业级的、高度优化的Windows平台Python应用程序安装包。核心工作流结合了Nuitka的极限编译优化(如LTO启用、DLL精简、32/64位选择)和Inno Setup的专业封装。目标是实现最小体积、最快启动和无残留的专业用户体验,适用于生产环境的软件部署。
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Git工作流模式与最佳实践
git-workflow
affaan-m/ECC
417
这是一份全面的专业Git版本控制指南,涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略(如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发),标准化的提交信息规范(Conventional Commits),以及如何正确使用合并(Merge)和变基(Rebase)操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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GitHub仓库操作与自动化管理
github-ops
affaan-m/ECC
243
本技能提供全面的GitHub工作流自动化管理能力,覆盖了整个开发生命周期。它包括Issue分类、PR状态检查、CI/CD故障排查、版本发布和安全监控等,适用于维护开源项目健康度或优化团队开发流程的场景。
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Go语言惯用模式与开发最佳实践
golang-patterns
affaan-m/ECC
207
本文档深入讲解了Go语言的开发惯用模式、最佳实践和高级技巧。内容涵盖了Go的错误处理机制(如错误包装、自定义错误)、并发编程模型(如工作池、errgroup)、Context的超时控制以及优雅关机流程,帮助开发者构建健壮、高效且可维护的Go应用。
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Go语言测试最佳实践与模式
golang-testing
affaan-m/ECC
312
本技能详细介绍了Go语言的多种测试模式,帮助开发者遵循TDD(红-绿-重构)工作流,编写可靠且可维护的测试代码。内容涵盖基于表的测试、子测试、性能基准测试和错误处理最佳实践,是提升Go项目代码质量的必备指南。
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仓库就绪度基因评估
harness-genome
ruvnet/ruflo
141
本工具提供一个全面的七维度的仓库健康度评估报告,涵盖风险得分、推荐代理拓扑、代码库暴露面、测试信心和发布就绪度等关键指标。它可用于项目前期审查、检测架构漂移,并在持续集成/持续部署流程中作为严格的质量门禁。
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代码库适用性评估记分卡
harness-score
ruvnet/ruflo
300
本技能调用 metaharness score,为代码库生成多维度的适用性记分卡。它评估了包括编译信心、任务覆盖率、工具安全性、内存利用度等关键维度,帮助用户判断代码仓库是否已为采用特定的开发框架或工具做好准备,从而决定是否进行初始化配置。
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Harness相似度
harness-similarity
ruvnet/ruflo
397
计算两个 harness 指纹的加权相似度,结合数值余弦、分类一致性和拓扑 Jaccard。可用于模板排序、漂移检测、判断复用或新建,以及为推荐流程生成置信分数。
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企业级威胁模型分析
harness-threat-model
ruvnet/ruflo
183
该技能用于生成企业级的威胁模型报告,实现对MCP范围的威胁分类分析。它能输出整体最差的严重性级别和详细的威胁发现,非常适用于项目发布前的安全评审和周期性安全审计,与信息安全团队分享报告。
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医疗临床决策支持系统开发模式
healthcare-cdss-patterns
affaan-m/ECC
329
本模块提供一套完整的临床决策支持系统(CDSS)开发模式,用于集成到电子病历(EMR)工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验,以及各种临床评分(如NEWS2)。核心设计遵循纯函数原则,确保系统高度可测试和安全可靠,显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践
healthcare-emr-patterns
affaan-m/ECC
444
这是一份详细的指南,用于构建可靠的电子病历(EMR)和电子健康记录(EHR)系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康PHI/PII合规模式
healthcare-phi-compliance
affaan-m/ECC
348
本模式提供了一套全面的指南,用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息(PHI)和个人身份信息(PII)的最佳实践,包括实现强大的访问控制、行级安全(RLS)以及强制性的审计追踪,适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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