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代理架构审计
agent-architecture-audit
affaan-m/ECC
128
用于审计代理与大模型应用的全栈诊断技能,识别包装层回归、记忆污染、工具调用失范、隐藏修复循环和渲染破坏,并输出按重要度排序的发现与代码优先修复方案。
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编码代理性能对比评估
agent-eval
affaan-m/ECC
378
本工具是一个轻量级的CLI,用于系统性地对多个编码AI代理(如Claude Code, Aider等)进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务,指定代码修改、测试和判断标准,从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标,帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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智能体框架构建指南
agent-harness-construction
affaan-m/ECC
297
本指南提供了构建健壮AI智能体(Agent)的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果,并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用,实现从原型到稳定生产系统的升级。
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结构化AI智能体内省调试
agent-introspection-debugging
affaan-m/ECC
364
该技能提供一个系统性的四阶段工作流,用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态,诊断根本原因(如循环、上下文溢出、状态漂移),应用最小的遏制恢复措施,并最终生成详细的内省报告,从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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智能体支付执行
agent-payment-x402
affaan-m/ECC
314
为 AI 智能体增加 x402 支付执行能力,支持按任务预算、支出控制和非托管钱包,适用于 API 付费、服务购买及智能体间结算。
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智能体自我评估与反思系统
agent-self-evaluation
affaan-m/ECC
450
本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度,提供证据支持的打分卡和具体改进建议,将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。
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基于证据的组件配置规划
agent-sort
affaan-m/ECC
72
该工具根据项目代码库的实际证据,生成精确的组件目录(ECC)安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包,而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”(DAILY)和“库/参考”(LIBRARY)两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集,优化开发环境的纯净度和效率。
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智能体知识库查询与管理
agentdb-query
ruvnet/ruflo
443
这是一个用于跨多个智能体会话进行查询、存储和管理复杂知识的工具。AgentDB集成了语义路由、分层召回、因果图构建和上下文合成等高级功能。适用于需要基于结构化和非结构化数据进行强大知识检索和推理的场景,帮助构建复杂的知识管理系统。
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智能体操作系统架构
agentic-os
affaan-m/ECC
422
在 Claude Code 上构建可持续运行的多智能体操作系统,支持任务路由、专职代理、斜杠命令、文件型记忆与定时自动化,适合长期项目与跨会话状态管理。
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AI优先工程实践模型
ai-first-engineering
affaan-m/ECC
248
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制,确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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AI辅助回归测试最佳实践
ai-regression-testing
affaan-m/ECC
430
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点,尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试,确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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Android与KMP清洁架构实践
android-clean-architecture
affaan-m/ECC
246
本指南详细介绍了如何在Android和Kotlin Multiplatform (KMP)项目中应用清洁架构模式。内容涵盖了模块结构设计、依赖关系规则、UseCase和Repository的最佳实践,以及使用Room、SQLDelight和Ktor等技术栈构建健壮的数据层。帮助开发者实现关注点分离,提高代码的可维护性和复用性。
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