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Go语言惯用模式与开发最佳实践

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本文档深入讲解了Go语言的开发惯用模式、最佳实践和高级技巧。内容涵盖了Go的错误处理机制（如错误包装、自定义错误）、并发编程模型（如工作池、errgroup）、Context的超时控制以及优雅关机流程，帮助开发者构建健壮、高效且可维护的Go应用。

Go语言测试最佳实践与模式

本技能详细介绍了Go语言的多种测试模式，帮助开发者遵循TDD（红-绿-重构）工作流，编写可靠且可维护的测试代码。内容涵盖基于表的测试、子测试、性能基准测试和错误处理最佳实践，是提升Go项目代码质量的必备指南。

Google工作空间系统操作与数据管理

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本技能专注于Google工作空间（Docs/Sheets/Slides）的系统性操作和维护。它不仅仅是简单的文件编辑，而是将文档、表格和幻灯片视为复杂的“工作系统”。擅长进行数据整合、清理共享工作表、结构重组以及查找和处理文档的最新版本，确保工作流的准确性和完整性。

增长日志：提炼学习模式

这是一种结构化方法，用于将经验（尤其是失败和复杂任务）转化为可操作、可复用的知识。它教用户超越简单的记录，提炼出根本原因、识别底层模式，并明确写出下次应该采取的不同行动，从而加速专业学习和解决问题的效率。

进化AI策略表面进行优化

本技能用于运行自动化进化流程，系统性地优化AI代理框架（Harness）的七个核心策略表面（如规划器、上下文构建器、评审器等）。通过变异这些策略并进行沙箱评分，可以识别出关键的性能提升点，从而在无需重新训练基础模型的情况下，实现高效的配置调优和性能基线确立。

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。

运行GEPA学习周期优化提示词策略

该工具运行GEPA学习周期，能够自动化地根据评分任务语料库优化和进化策略提示词（policy prompt）。它解决了手动迭代提示词的局限性，通过测量性能提升来确定最佳的“模型基因组”。支持免费的干运行模式，可预估成本，确保在投入实际资源前评估效果。

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。

Harness相似度

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计算两个 harness 指纹的加权相似度，结合数值余弦、分类一致性和拓扑 Jaccard。可用于模板排序、漂移检测、判断复用或新建，以及为推荐流程生成置信分数。

企业级威胁模型分析

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该技能用于生成企业级的威胁模型报告，实现对MCP范围的威胁分类分析。它能输出整体最差的严重性级别和详细的威胁发现，非常适用于项目发布前的安全评审和周期性安全审计，与信息安全团队分享报告。

医疗临床决策支持系统开发模式

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本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。

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