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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub作为工作流终端节点，验证上游传入的审核结论。仅当结果为pass时输出接受信号，否则强制失败并标记为草稿，确保不信任路由逻辑。
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Skills in Collection (11)
作为工作流终端节点，验证上游传入的审核结论。仅当结果为pass时输出接受信号，否则强制失败并标记为草稿，确保不信任路由逻辑。
需要验证上游决策结果的场景
构建不可信路由的工作流终端
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计算统计数据的工具，支持对输入数据执行计数、求和、均值、最小值和最大值等聚合操作，并保留来源追溯信息。
需要计算数据集的统计摘要
处理读数数据的聚合分析
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生成初稿或根据上游评审意见修订草稿，输出 draft@1 artifact。支持无状态执行与独立重用。
需要生成内容初稿
收到评审缺陷需修订
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将上游统计数据制品转换为带来源追溯的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生成可审阅的文档
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根据缺陷数量生成确定性的通过/拒绝判定，用于分支路由。
需要基于缺陷数做自动化审批决策
编排流程中需要确定性判定节点
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将人工SOP转化为可治理的Agent工作流，定义工具Skill、拓扑结构及诚实闸门。确保确定性执行、状态契约与人类审核，防止幻觉与无限循环。
将人工流程或SOP自动化
新建Agent工具或工作流项目
设计带有拆解和闸门的代理工作流
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用于审核既有 Agent 或 LLM Pipeline 架构，判定是否真正解耦而非 Mega Agent。通过代码与日志证据，检查任务切分、I/O 契约、成功标准、SOP 独立性、控制流归属、失败回退机制及拓扑合法性，确保系统可自我修复且结构清晰。
审查 Agent 架构是否为真正的模块化工作流
评估 Task 边界与成功标准是否明确
检查共享状态是否为黑板式无契约设计
确认重试循环是否有界防止无限执行
验证流程拓扑是否可从声明中静态生成
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提供六层架构过滤网，辅助在编码前决策是否引入代码、依赖或抽象。遵循YAGNI原则，优先使用标准库和现有依赖，强调最小可用与防御性编程，旨在降低维护成本与安全攻击面。
决定是否需要编写新代码
评估是否引入第三方依赖
判断是否需新增模块或抽象
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ALCOA+数据完整性校验工具，用于在人类审批前对记录或数据集进行确定性检查。支持CSV/JSON及运行目录模式，输出硬/软发现及人工判断清单，绝不自动判定合规，确保数据归属性、同步性、完整性和准确性。
检查GMP文档或数据集的ALCOA+数据完整性
在人工审批前验证记录的合规性
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用于生成符合规范的 Claude Code 插件骨架或验证插件及市场是否符合内部规范。支持单插件或全量严格检查，确保标准库依赖和测试规范。
创建新的 Claude Code 插件
脚手架生成插件结构
检查插件是否符合房规
验证整个市场兼容性
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用于对已完成草稿进行独立复核，检查主张与证据的一致性，识别数据捏造、编号虚构及过度推断。提供确定性校验与LLM建议层，输出审核草案供人工最终决策。
获取第二意见
事实核查
签署前双重检查
红队测试以发现捏造或过度宣称
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