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GitHub仓库操作与自动化管理

本技能提供全面的GitHub工作流自动化管理能力，覆盖了整个开发生命周期。它包括Issue分类、PR状态检查、CI/CD故障排查、版本发布和安全监控等，适用于维护开源项目健康度或优化团队开发流程的场景。

目标导向行动规划系统

该系统实现了目标导向行动规划（GOAP）框架。它能够接收复杂的最终目标，自动分析当前状态与目标状态之间的差距，生成最优的行动序列。在执行过程中，它能持续监控，若遇到任务失败或环境突变，则能及时进行自适应重规划，确保复杂流程的可靠和完整执行。

Go语言测试最佳实践与模式

本技能详细介绍了Go语言的多种测试模式，帮助开发者遵循TDD（红-绿-重构）工作流，编写可靠且可维护的测试代码。内容涵盖基于表的测试、子测试、性能基准测试和错误处理最佳实践，是提升Go项目代码质量的必备指南。

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。

进化基准测试套件管理

用于管理和验证固定评估基准测试套件的工具。它能从现有代码库生成确定性的测试集，将评估过程与原始代码库的测试脱钩，确保在进化流程中，无论代码发生何种变化，性能比较的标准始终一致。

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。

GEPA基因组审计与检查工具

该工具用于深入审计和检查GEPA（基因演化提示适配）基因组，通过调用底层库实现复杂的AI系统验证。它支持加载和验证基因组结构，渲染出完整的系统提示词，或对运行记录中的失败模式进行分类和诊断。适用于AI开发流程中的持续集成和故障排除。

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。

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。

企业级威胁模型分析

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该技能用于生成企业级的威胁模型报告，实现对MCP范围的威胁分类分析。它能输出整体最差的严重性级别和详细的威胁发现，非常适用于项目发布前的安全评审和周期性安全审计，与信息安全团队分享报告。

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