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LLM预执行事实核查机制

GateGuard是一个强制性的预执行钩子，用于极大增强大型语言模型（LLM）生成代码和操作的可靠性与安全性。它不依赖模型的自我评估，而是强制模型在进行任何代码写入或执行Shell命令前，必须进行详细、可验证的调查。这些调查包括列出所有依赖文件、检查数据结构和编写回滚方案，从而有效防止模型盲目猜测和产生错误。

深度多源研究综合报告

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这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度，并行搜索信息，并通过对抗性验证机制（3票制）对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。

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。

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。

医疗健康安全评估系统

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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。

医疗健康PHI/PII合规模式

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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。

赫尔墨斯工作流安全化导入

本技能用于指导用户将源于Hermes环境的复杂、重复且通常私有的运营工作流，安全地转换为可重用、公开的ECC工作流模块。核心在于数据脱敏，要求删除所有绝对路径、私有凭证、个人身份信息和专有数据，确保工作流在发布前达到安全标准。适用于需要将内部操作流程标准化、共享化的场景。

医疗数据HIPAA合规指南

hipaa-compliance

本指南提供处理受保护健康信息（PHI）的综合合规框架。它指导开发人员如何进行数据分类、安全加固、访问控制和审计日志记录，确保软件在存储、传输或处理病患数据时严格遵守HIPAA规定，有效防止数据泄露。

家庭实验室 WireGuard VPN 部署

homelab-wireguard-vpn

本指南详细介绍了如何在家庭实验室环境中部署高性能的 WireGuard VPN 服务器。内容涵盖服务器和客户端的密钥生成流程、Linux防火墙（iptables）配置，以及如何选择最佳的网络隧道模式（分流或全隧道），确保远程连接安全稳定。

意图驱动的验收标准制定

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用于将模糊或高影响力的业务和技术变更，转化为结构化、可验证的验收标准（AC）。该技能特别适用于涉及安全、数据迁移、外部API集成等高风险场景，帮助用户明确需求边界，降低开发风险，并为后续开发或交接准备完善的文档。

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