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软件代码治理构建方法论

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WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。

验证架构决策记录图谱完整性

该工具用于验证架构决策记录（ADR）图谱的完整性。它检查是否存在悬空引用（指向不存在的ADR）、超集循环依赖（A supersedes B 且 B supersedes A）或状态不匹配问题。建议在ADR导入后或CI流水线中使用，确保图谱数据健康。

结构化AI智能体内省调试

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该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。

智能体工程化开发工作流

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本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。

自动化代码循环与工作流设计

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本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。

自动循环流程执行

该功能用于运行完整的自主循环流程（autopilot loop）。它系统性地检查任务进度，预测下一步的最佳行动（如编辑代码、运行测试），执行任务，记录日志，并安排下一次唤醒。它支持从团队任务、集群任务和文件清单中获取任务，实现持续、自动化的开发流程。

自动驾驶预测最佳下一步行动

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该技能利用学习到的模式和当前状态，预测工作流中最优的下一步行动。它根据预测的置信度来指导流程：置信度高则直接执行，置信度低则回退到检查任务列表。更重要的是，它会在每次任务完成后学习新的成功模式，持续优化和提升自动化决策的准确性。

性能基准测试与回归检测

该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标（如LCP、CLS、INP）、API延迟（p50、p95、p99）以及开发构建效率。在代码合并前，用于检测性能回归，确保持续集成/持续部署流程的稳定性，并对比不同的技术栈替代方案。

系统化性能优化循环

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这是一个严谨的、数据驱动的系统性能优化方法。当需要大幅提升系统速度、降低延迟或优化成本时使用。该流程包括建立可量化的基线、提出可测试的假设变体、运行受控的基准测试，并经过迭代验证和推广门控，确保优化效果稳定可靠。

Blender动作状态深度检测

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该技能提供了一套严谨的流程，用于在Blender中深度检测动画角色、绑定和动作重定向。它超越了仅凭截图的视觉判断，通过提取并比较骨骼变换、边界框、地面接触点和轴向约定等结构化数据。适用于诊断难以察觉的动画缺陷，如脚部滑动、地面穿透或方向错误。

浏览器自动化与AI优化快照

本技能提供全面的网页浏览器自动化能力，专为智能体（Agents）设计。它采用AI优化的快照机制，通过元素引用而非完整DOM，将上下文信息减少高达93%。支持导航、元素抓取、表单填写、数据爬取和多会话管理，适用于复杂的网络测试和数据提取流程。

浏览器认证流程对抗性探查

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该工具用于驱动和审计网站的整个认证流程，执行一系列可配置的对抗性安全探查。它可以检查是否存在关键安全漏洞，例如缺少CSRF令牌、不安全的会话Cookie、危险的重定向泄露，以及OAuth配置错误。最终生成结构化的发现报告，适用于部署前的安全审计。

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