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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub计算统计数据(计数、总和、均值、最小值、最大值),保留上游来源追溯。基于Python标准库statistics,输入readings artifact,输出stats artifact。
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Skills in Collection (8)
计算统计数据(计数、总和、均值、最小值、最大值),保留上游来源追溯。基于Python标准库statistics,输入readings artifact,输出stats artifact。
需要计算数据汇总统计时
处理readings artifacts并生成stats时
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读取上游统计制品,生成含来源追溯的草稿版Markdown报告。作为SOP流程第三步,需人工复核,支持独立重用。
需要基于统计数据生成草稿报告
SOP流程中执行报告渲染步骤
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将人工SOP或手动流程转化为可治理的Agent工作流。支持自动化工具创建、新项目启动及流程拆解,强调确定性验证与人工审核机制,确保流程自动化后的安全性与可控性。
将人工流程自动化
新建Agent工具
设计Agent工作流项目
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用于审查和审计现有Agent或LLM流水线架构,判断是否为真正的模块化工作流而非巨型单体Agent。通过代码与日志证据严格评估任务切分、接口契约及控制流等六项指标。
审查既有Agent或LLM Pipeline架构
判断是否真正拆分为小Task
检查是否存在Mega Agent退化
评估Task边界与成功标准
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提供六层架构决策过滤网,评估是否需写代码或引入依赖。优先拒绝、标准库、原生特性及现有依赖,强调极简与安全红线,用于编码前的可行性与必要性审查。
决定是否需要编写新代码
评估是否引入第三方依赖
考虑是否增加抽象或模块
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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文档进行自动化合规性预审。支持FULL和DEGRADED两种模式,输出确定性检查结果及需人工判断的清单,绝不自动通过。
检查CSV/JSON记录的数据完整性
验证GMP文档的ALCOA+合规性
运行Kit目录的完整性审查
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用于生成和校验 Claude Code 插件的工具。支持通过 scaffold 命令快速创建符合规范的插件骨架,或通过 lint 命令检查单个插件或整个市场是否符合内部规范(如标准库依赖、测试规范等)。
需要新建或脚手架化一个 Claude Code 插件
需要校验现有插件或整个市场是否符合平台规范和房规
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用于对已完成草稿进行第二意见审查,验证主张与证据的一致性,检测捏造、数据错误或过度推断。支持完整运行目录或纯文档模式,提供确定性检查与LLM建议报告供人工决策。
获取草稿的第二意见
核准前查核报告主张与佐证的真实性
红队测试输出是否存在捏造或过度宣稱
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