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DDD边界与不变性校验

此工具用于全面审计和验证DDD（领域驱动设计）代码库的结构完整性。它能检测跨上下文的导入违规、检查聚合根的不变性规则，并强制执行领域事件和仓库的命名规范。适用于CI/CD门禁和代码合并前审查，以防止架构退化。

DeFi自动做市商合约安全审计

defi-amm-security

本指南提供了用于去中心化金融（DeFi）自动做市商（AMM）智能合约的全面安全审计模式和检查清单。它涵盖了闪电贷攻击、滑点风险、重入攻击、价格操控等关键漏洞，帮助开发者和安全专家审查Uniswap等主流DeFi协议的经济安全性和代码可靠性。

AI智能体机械化质量门控

这是一个机械化的“停止钩子”，用于强制执行AI智能体的会话卫生习惯。它通过检查学习库的文件修改时间、磁盘空间和推理模式等机器可验证事实，旨在确保每完成复杂任务时，知识和学习记录得到及时捕获和存档，防止知识积累停滞。

依赖漏洞安全检测工具

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用于扫描项目的所有第三方依赖包，检查是否存在已知的CVE（通用漏洞披露）或安全漏洞。它在项目发布前、更新依赖后或进行安全审计时使用，帮助开发者系统性地发现并修复潜在的软件安全风险，并根据严重等级给出修复建议。

部署模式与持续交付最佳实践

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本指南全面介绍了现代应用程序的部署策略，包括蓝绿部署、金丝雀发布和滚动更新等，确保实现零停机部署。内容深入讲解了Docker多阶段构建、容器最佳实践，以及使用GitHub Actions等工具搭建健壮的CI/CD流水线。

构建可扩展设计系统

本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌（Design Tokens）、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致，并强制执行可访问性标准。

代码差异分析与风险评估

用于分析代码差异（diff），为Pull Request（PR）或大型代码变更提供全面洞察。它能评估风险等级、推荐合适的审核人、分类变更类型（如功能添加、Bug修复），并提供详细的统计数据，帮助开发者在合并代码前做好质量和风险把控。

工作流插件发现与推荐

discover-plugins

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。

Django生产级架构模式

django-patterns

本指南提供了构建可扩展、高可维护性Django应用的最佳实践。内容涵盖推荐的项目结构、分离式的开发/生产环境配置、高级ORM模型设计，以及如何集成中间件、缓存和信号，适用于专业的后端开发。

Django安全最佳实践指南

django-security

本指南提供了Django应用全面的安全最佳实践。涵盖了从认证、授权（RBAC）到底层配置的各个方面，详细指导如何设置安全相关的中间件，防止CSRF、XSS和SQL注入等常见漏洞，确保应用在生产环境中的高安全性。

Django测试驱动开发全指南

本指南全面介绍了使用pytest、factory_boy和Django REST Framework进行测试驱动开发（TDD）的最佳实践。内容涵盖了从项目配置到模型、视图和API测试的完整流程，帮助开发者构建高质量、可维护的Django应用。

AI智能体工作流编排

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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