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AI能力评估与回归测试框架

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。

EVM代币精度安全管理

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本工具用于解决EVM生态系统中的小数点不一致性问题，防止残高或USD值因精度计算错误而产生“静默”的数位差异。核心功能包括运行时查询代币精度、跨链缓存机制、处理跨链桥接代币的精度漂移，确保在构建机器人、仪表盘和DeFi工具时，数据的准确性和一致性。

跨平台开发环境管理

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Flox是一个基于Nix的宣言式环境管理器，用于创建高度可复现的开发环境。它能够管理系统级依赖（如编译器、数据库和原生库），确保跨越多种语言（如Python、Node.js、Go等）的工具链在macOS和Linux上保持一致。特别适用于解决'在我机器上可以运行'的问题，并实现快速、标准化的新员工入职。

Flutter/Dart代码审查最佳实践

flutter-dart-code-review

这是一份全面的、与具体库无关的Flutter/Dart代码审查清单。它涵盖了最佳实践、架构原则、状态管理模式（如BLoC, Riverpod等）、Dart语言习惯、性能优化和清洁代码原则，是进行代码审查的宝贵指南。

设备端大型语言模型集成指南

foundation-models-on-device

本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型（LLM）。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性，所有计算都在本地完成。

React/Next.js前端可访问性指南

本指南提供了一套全面的React和Next.js前端可访问性（A11y）最佳实践。它详细介绍了语义化HTML的使用、ARIA属性的正确应用、表单标签和错误状态的管理，以及如何确保组件具备完整的键盘导航支持。适用于所有需要构建交互式UI组件和表单的场景。

React前端开发模式最佳实践

frontend-patterns

本指南详细介绍了React和Next.js架构下的现代前端开发模式。内容涵盖了组件化设计（如复合组件、渲染属性）、状态管理（Context+Reducer）、数据获取优化（useQuery）、以及性能提升技巧，是构建高性能、可维护UI的必备参考。

LLM预执行事实核查机制

GateGuard是一个强制性的预执行钩子，用于极大增强大型语言模型（LLM）生成代码和操作的可靠性与安全性。它不依赖模型的自我评估，而是强制模型在进行任何代码写入或执行Shell命令前，必须进行详细、可验证的调查。这些调查包括列出所有依赖文件、检查数据结构和编写回滚方案，从而有效防止模型盲目猜测和产生错误。

MCP 静态安全扫描工具

harness-mcp-scan

本工具用于对Harness声明的MCP表面执行纯静态安全扫描。它通过读取配置文件（如servers.json和claims.json）来分析策略、权限和依赖关系问题，且不会执行任何底层工具。适用于CI/CD流程，用于强制执行安全策略和确保项目合规性。

医疗健康安全评估系统

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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。

医疗健康PHI/PII合规模式

healthcare-phi-compliance

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。

赫尔墨斯工作流安全化导入

本技能用于指导用户将源于Hermes环境的复杂、重复且通常私有的运营工作流，安全地转换为可重用、公开的ECC工作流模块。核心在于数据脱敏，要求删除所有绝对路径、私有凭证、个人身份信息和专有数据，确保工作流在发布前达到安全标准。适用于需要将内部操作流程标准化、共享化的场景。

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