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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub计算统计摘要（计数、求和、均值等），处理读数数据并保留来源追溯，依赖Python标准库。
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Skills in Collection (8)
计算统计摘要（计数、求和、均值等），处理读数数据并保留来源追溯，依赖Python标准库。
需要计算统计数据时
处理读数数据集时
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基于上游统计制品生成带来源追溯的Markdown草稿报告，需人工复核。
需要生成数据分析或流程统计的报告
从stats artifact提取信息并输出Markdown文档
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将人工SOP或手动流程转化为可治理的Agent工作流，支持新建Agent工具及项目启动。通过标准化拆解、确定性闸门和人机协作机制，确保流程自动化过程中的事实准确性与可控性。
将人工流程或SOP自动化
建立或新增Agent工具
启动新的Agent工作流项目
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用于审查现有 Agent 或 LLM 流水线架构，判断是否为真正的模块化工作流还是聚合的 Mega Agent。通过六项检查及两项试金石，评估任务切分、契约、成功标准、SOP 独立性、控制流及错误处理，确保架构合规。
审查 Agent 或 LLM Pipeline 架构
确认工作流是否真正拆解为小任务
检查是否存在 Mega Agent 退化迹象
评估 Task 边界和成功标准
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提供六层架构决策过滤网，用于评估是否编写代码或引入依赖。遵循YAGNI原则，优先标准库、原生特性及现有依赖，坚持最小可用闭环，同时严守安全与容灾红线，旨在降低维护成本与攻击面。
决定是否需要编写新代码
评估是否引入第三方依赖
判断是否增加抽象层或模块
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ALCOA+数据完整性检查工具，用于在人工审批前对记录、数据集或GMP文档进行确定性校验。支持FULL模式（运行目录）和DEGRADED模式（CSV/JSON文件），输出硬/软发现及人工判断清单，绝不自动判定合规。
检查GMP文档或数据集的数据完整性
验证CSV/JSON记录是否符合ALCOA+标准
在人工审批前执行自动化数据质量预检
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用于生成符合规范的 Claude Code 插件骨架，或对单个/整个市场插件进行合规性检查与 linting，确保满足房规约束。
创建新的 Claude Code 插件
验证插件是否符合规范
扫描整个插件市场合规性
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对已完成草稿进行独立、怀疑的第二意见审查，验证主张与证据的一致性，检测捏造数据、过度推断及编号错误。仅产出草稿供人工审批，不自动批准。
获取第二意见
事实核查报告
核准前双重检查
红队测试输出真实性
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