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MCP 静态安全扫描工具

harness-mcp-scan
ruvnet/ruflo
364
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。
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tinystruct 框架开发模式

tinystruct-patterns
affaan-m/ECC
485
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。
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签名修复回归追踪工具

witness
ruvnet/ruflo
461
Witness工具包提供加密签名和验证机制，用于管理代码库中的所有已记录修复。它通过追踪修复的唯一标记，确保修复在所有版本中都存在。更重要的是，它维护了时间历史记录，能精确回溯到引入回归的提交点，是CI/CD流程中的关键质量门禁。
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添加自定义API集成

add-integration
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
477
本技能指导用户将外部服务、私有API或自定义工具集成到数字营销专业插件中。它覆盖了完整的集成生命周期，包括搜索npm资源、生成复杂的MCP配置文件、管理环境凭证，并执行连接性测试。适用于连接CRM、支付网关或专业分析平台等外部数据源。
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通用数据导入与验证

data-import
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
281
这是一个通用的数据导入工具，能够将来自CSV、JSON或Google Sheets等外部源的结构化数据，导入到CRM、邮件营销系统或自定义数据存储中。系统支持全流程管理，包括字段映射、数据质量验证、去重处理以及GDPR、CCPA等合规性检查，并设有强制执行审批门，确保数据操作的安全性。
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潜在客户导入与CRM资质管理

lead-import
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
328
该工具用于将潜在客户批量导入CRM系统，功能全面且智能化。它执行数据清洗、去重和合规性检查（如GDPR/CCPA），确保导入的每一条线索都是高质量、合规的。系统会自动对线索进行评分和分级（MQL/SAL），并将不同质量的线索自动分配到销售或培育流程，极大提升数据效能。
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在内容管理系统执行SEO优化

seo-implement
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
336
此工具用于直接在WordPress和Webflow等CMS平台上执行完整的SEO优化部署。它支持部署结构化数据（JSON-LD Schema）、更新meta标签、管理规范URL、创建重定向规则以及提交索引请求。整个流程包含强制的执行审批门，确保所有修改都经过审核，并生成结构化的实施报告，实现从SEO建议到实际网站部署的闭环。
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合约优先的服务边界管理

contract-first
affaan-m/ECC
100
本方法论旨在为服务边界（API或事件）建立一个权威的、机器可检查的单一事实来源。它指导消费者和提供方进行并行开发，确保服务契约结构稳定，防止字段漂移和集成错误。无论是HTTP API还是事件流，都必须以契约作为唯一真值。
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发出结构化智能体状态信号

signal-write
github/awesome-copilot
466
本工具允许工作单元（Agent/Desk）以结构化的JSON格式发出状态信号。这些信号用于实时更新仪表板，帮助操作员或协调员了解工作单元的当前状态、遇到的障碍（如阻塞、意见分歧）或完成程度。它支持记录进程关键点和独立的成果评估信号，提升协作透明度。
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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
59
用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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JWT声明混淆与权限分析

competition-jwt-claim-confusion
zhaoxuya520/reverse-skill
485
本技能用于深度分析JWT（JSON Web Token）的安全性，专门用于挖掘因令牌头部、声明（Claims）或密钥选择导致的身份或权限混淆漏洞。它指导用户追踪从提供令牌到最终应用接受身份的完整漏洞路径。
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临床数据文本去标识化

deidentify-a-dataset
maziyarpanahi/openmed
362
该工具用于对本地的结构化数据集（如CSV, JSONL, Parquet）中的自由文本列进行去标识化处理。它利用OpenMed模型移除个人健康信息（PHI），生成一个完全脱敏的数据集和一个不含PHI的聚合摘要，从而实现数据的安全共享和分析，同时确保源数据的隐私不泄露。
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