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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。

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。

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。

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。

MCP 静态安全扫描工具

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本工具用于对Harness声明的MCP表面执行纯静态安全扫描。它通过读取配置文件（如servers.json和claims.json）来分析策略、权限和依赖关系问题，且不会执行任何底层工具。适用于CI/CD流程，用于强制执行安全策略和确保项目合规性。

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。

复合架构审计与配置漂移检测

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这是一个复合型审计工作流，集成了基础设施架构（OIA）、威胁模型和安全扫描（MCP）三大模块。它能计算出综合的最高风险等级，并将带时间戳的审计记录持久化存储。主要用于定时运行的CI/CD流程，实现对系统架构和安全配置的漂移检测。

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。

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。

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。

临床病历系统开发最佳实践

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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。

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