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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。

机器学习集成方法论

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本方法论为软件工程师和AI代理提供了一个端到端的流程，用于将机器学习模型安全、系统地集成到现有的非机器学习代码库中。它涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦、基线模型构建到MLOps部署的全生命周期，确保模型集成过程的可靠性和可维护性。

编排新功能开发生命周期

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本工具用于编排从零开始构建全新功能的完整生命周期。它自动化了整个流程，包括功能研究、任务规划、TDD实现、代码审查和门控提交。适用于系统尚未具备所需能力的情况。

编排修改现有功能行为

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该流程用于管理现有功能从工作状态调整到符合新行为规范的过程。核心步骤是：首先，更新现有测试用例来表达新的行为规范；其次，修改代码实现以通过这些测试；最后，经过评审和门禁提交。适用于功能工作正常，但行为需要调整的场景。

缺陷修复与回归测试编排

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该功能负责编排完整的缺陷修复流程。当代码出现错误、崩溃或回归时，它引导用户将缺陷重现为失败的回归测试用例，进行修复直到测试通过（变绿），并管理后续的代码审查和加固提交阶段。适用于现有系统行为已损坏或不正确的情况。

行为保持代码重构编排器

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该技能用于编排行为保持的复杂代码重构流程。当代码结构需要优化（如提取模块、消除冗余、简化嵌套）但核心业务功能必须不变时使用。它遵循严格的多阶段门控机制，确保在整个开发生命周期中，现有测试始终保持绿色，实现安全可靠的重构。

模型网关：多模态大模型路由

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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。

编程前系统调研工作流

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。

技能侦察：搜索现有能力

技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤，旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前，该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部（GitHub/Web）的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项，还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性，从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。

工作空间能力审计与推荐

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这是一个用于进行开发工作空间全面、只读的审计工具。它能分析活跃的代码库、已安装插件、连接的服务和环境配置，识别出当前功能上的缺失点。根据分析结果，它会推荐最适合的ECC原生技能、钩子或工作流，帮助用户优化开发架构和流程。

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