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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/ECC
185
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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研究成果综合报告生成
research-synthesize
ruvnet/ruflo
55
该工具能够将分散在记忆库中的多项研究发现汇集起来,生成一份结构化、可执行的综合报告。它会自动进行证据分级、矛盾冲突解决,并提出可落地的建议,帮助用户将复杂的原始数据转化为清晰的决策洞察。
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退货逆向物流
returns-reverse-logistics
affaan-m/ECC
110
用于处理退货授权、收货检验、状态分级、处置决策、退款、不正检测与保修索赔的标准化专业知识,适合零售、电商与逆向物流运营场景。
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模型网关:多模态大模型路由
routerbase-model-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口,用于将请求智能路由到多个大型语言模型(如GPT、Claude、Gemini等)。它帮助开发者简化多模型调用流程,实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换(Fallback),并支持复杂的多模态任务管理。
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Ruflo健康检查与修复工具
ruflo-doctor
ruvnet/ruflo
370
该工具用于诊断和自动修复Ruflo安装环境中的常见问题。它会全面检查Node.js、npm、git等核心依赖的健康状态,并验证配置、守护进程状态、内存数据库和API密钥等。通过执行指定的修复命令,可以解决内存初始化、守护进程启动和配置重置等问题,确保环境稳定。
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规则蒸馏
rules-distill
affaan-m/ECC
393
扫描已安装技能,提取跨技能的共通原则并沉淀为规则。适用于定期维护、技能盘点后补充规则,或修订、创建新的规则文件。
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Rust惯用法与最佳实践
rust-patterns
affaan-m/ECC
374
深入学习Rust的惯用法和最佳实践,掌握所有权、生命周期、错误处理(`anyhow`/`thiserror`)、枚举模式匹配、Traits与泛型等高级特性。适用于构建安全、高效、可维护的高性能Rust应用。
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管理RVF可移植智能体记忆
rvf-manage
ruvnet/ruflo
461
该工具用于管理RVF(Ruflo Vector Format)文件,专门用于处理和传输智能体的记忆信息。它支持查看、导出、导入、迁移和统计记忆数据,确保知识库可以安全地在不同项目和平台之间进行备份和共享。
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安全卫士:防止破坏性操作
safety-guard
affaan-m/ECC
315
安全卫士技能用于防止在生产系统工作或自律智能体执行任务时发生破坏性操作。它提供三种保护模式(谨慎、冻结、卫士),能够监控危险命令、锁定特定目录,确保代码更改仅限于预定区域,从而显著增强系统的稳定性和安全性。
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编程前系统调研工作流
search-first
affaan-m/ECC
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这是一个系统化的工作流,用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道(如npm、PyPI、GitHub)并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子,确保使用现有成熟的库和最佳实践。
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安全漏洞赏金猎手
security-bounty-hunter
affaan-m/ECC
313
本指南为安全研究人员设计,旨在发现可被远程利用的、具有实际价值的安全漏洞,适用于漏洞赏金或负责任披露。核心流程聚焦于用户可控的攻击路径,涵盖SSRF、RCE、SQL注入等高危漏洞,指导用户完成系统化的漏洞挖掘和报告撰写。
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安全代码审查与漏洞防范
security-review
affaan-m/ECC
185
本技能提供全面的代码安全审查指南,帮助开发者遵循行业最佳实践。内容涵盖秘密管理、用户输入验证、防止SQL注入、实现健壮的身份验证与授权(如行级安全),以及防御XSS攻击。适用于所有涉及敏感数据、API接口或用户生成内容的开发场景,确保系统安全加固。
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