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进化基准测试套件管理

用于管理和验证固定评估基准测试套件的工具。它能从现有代码库生成确定性的测试集，将评估过程与原始代码库的测试脱钩，确保在进化流程中，无论代码发生何种变化，性能比较的标准始终一致。

检测审计历史结构漂移

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该工具将结构漂移检测流程整合为一个命令，用于简化代码维护。它能自动获取最新的审计基线，对当前代码库进行新审计，并通过结构相似度指标（如ADR-152）对比两者。当结构距离低于设定的阈值时发出警报，确保代码和结构的一致性。

仓库就绪度基因评估

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。

GEPA基因组审计与检查工具

该工具用于深入审计和检查GEPA（基因演化提示适配）基因组，通过调用底层库实现复杂的AI系统验证。它支持加载和验证基因组结构，渲染出完整的系统提示词，或对运行记录中的失败模式进行分类和诊断。适用于AI开发流程中的持续集成和故障排除。

编排自定义AI智能体框架

该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。

代码库适用性评估记分卡

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。

AI安全检测基准测试

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用于运行先进的AI安全检测基准测试（ADR-155）。它在受控的真值语料库上，系统地评估AI安全检测能力，提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比，为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。

继承遗留代码风格分析器

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本技能用于分析遗留代码库，检测跨四大元架构维度（文件结构、状态流、基础设施、错误处理）的隐式编码规范。它通过与用户逐一解决风格冲突，生成结构化的规则文件（.ai-style-rules.md）。用户还可以选择安装持久化钩子，确保后续AI生成的代码风格符合项目原有习惯，避免风格漂移。

初始化Ruflo项目配置

用于在全新的代码仓库中初始化Ruflo项目。该功能会自动配置所有必需的MCP工具、钩子和代理配置，创建完整的项目结构。用户可以选择标准、极简或完整预设，快速搭建起项目开发环境。

伊托篮子对比知识与投资组合

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这是一个只读工具，用于将预测市场篮子或主题与用户已有的知识库、投资组合记录、研究备忘录或财务背景进行对比分析。它能识别潜在的冲突点、过时的假设和缺失的研究领域，帮助用户检查投资的匹配度和风险暴露，但不提供任何投资或交易建议。

从源代码提取知识图谱

本工具用于分析源代码，自动提取代码中的核心实体（如类、函数、模块、类型）及其复杂的相互关系（如导入、继承、调用、依赖）。所有信息将被构建成知识图谱，主要用于代码依赖分析、理解大型代码库结构和进行准确的影响评估。

多层知识库管理与同步

本框架旨在管理和同步跨越多个存储层（包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库）的知识库。它提供了一个结构化的体系，用于知识的摄取、组织、去重和检索，确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。

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