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自动化测试驱动代码修复

该工具实现了测试驱动开发（TDD）的完整修复闭环。当单元测试失败时，它会自动调用受限的AI智能体，修改源代码以使测试通过。这极大地简化了CI故障修复流程和本地TDD工作流，将测试的通过/失败状态作为代码修复的最终验证标准。

测试驱动开发工作流

本工作流指导开发者遵循测试驱动开发（TDD）原则，确保代码质量。它要求先编写测试用例（包括单元、集成和E2E），确保代码覆盖率不低于80%。流程严格遵循“红-绿-重构”循环，保证了功能增减和Bug修复的可靠性，并结合Git检查点提交实现完整可追溯性。

团队智能体工作流编排

team-agent-orchestration

当开发任务涉及多个AI智能体、工具链或代码分支时，使用此技能进行工作流编排。它将智能体视为一个协作团队，引入了工作项、明确的所有权、Agent看板、以及合并门机制。这确保了复杂的团队开发流程具备高度的可视化、可追溯性和可靠的合并能力。

证据驱动的命令行操作

该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。

检测测试覆盖率缺口

用于检测代码的测试覆盖率缺口。该工具分析代码路径，识别出缺乏足够单元或集成测试的代码区域，并生成具体的测试建议。适用于功能开发后进行代码质量评估，或用户需要了解哪些代码部分需要进一步测试。

tinystruct 框架开发模式

tinystruct-patterns

本文档介绍了使用 tinystruct Java 框架构建应用程序模块或微服务所遵循的架构和实现模式。它涵盖了路由、上下文管理、使用Builder进行JSON处理以及同时支持CLI和HTTP双模式的开发实践，帮助开发者构建轻量级、结构化的应用。

智能交易历史回测及签名

trader-backtest

使用高性能的`neural-trader`引擎执行全面的历史回测，支持前视验证和多指标计算。该工具的核心价值在于利用Ed25519加密算法对回测结果进行签名，为从研究验证到实盘部署提供不可否认的防篡改证据，是量化交易流程的关键安全环节。

交易信号特征归因分析

该技能用于计算算法交易信号的模型可解释性。它通过构建特征贡献图并运行单入口PageRank算法，确定驱动预测结果的Top-K关键特征。这提供了一个符合监管要求的审计路径，对于满足欧盟AI法案等合规性要求至关重要。

市场环境检测与策略推荐

该工具利用神经模型检测当前的市场环境（牛市、熊市、震荡或波动），提供准确的市场结构分类和推荐的交易策略。适用于进行市场条件分析、交易策略制定或准备回测分析。

基于异常检测的交易信号生成

本工具利用先进的异常检测引擎，扫描金融资产，识别出尖峰、漂移、震荡等各类市场异常模式。它结合神经网络预测和历史模式匹配，输出高精度的行动交易信号，包括入场点、止损点和目标价位，支持量化交易策略。

市场数据神经网络模型训练

该工具用于在时间序列市场数据上训练和评估高级神经网络模型（包括LSTM、Transformer和N-BEATS）。它支持生成带置信区间的预测结果，并能比较不同架构的性能表现，适用于量化交易研究和金融预测。

AI代理本地持久记忆管理

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这是一个用于AI代理的本地化、持久化记忆管理框架。它允许用户结构化地记录项目决策、关键证据、历史审计和需要遗忘的信息，从而在不依赖原始对话记录的情况下，保持代理知识库的准确性和可追溯性。

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