Agent Skills
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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub计算统计数据(计数/求和/均值/最小/最大),保留来源追溯。读取上游数据并生成统计结果,支持独立重用。
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Skills in Collection (8)
计算统计数据(计数/求和/均值/最小/最大),保留来源追溯。读取上游数据并生成统计结果,支持独立重用。
需要计算数据集统计指标
处理读数数据以生成摘要
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基于stats数据制品生成带来源追溯的DRAFT Markdown报告,需人工复核。
需要生成数据分析或统计结果的草稿报告
SOP流程中产出阶段性总结文档
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将人工SOP或手动流程自动化,构建或新增Agent工具及工作流项目。通过导入agentic-sop-kit实现流程拆解、工具封装、编排及诚实闸门控制,确保DRAFT需人工核准,避免臆造事实。
将人工流程自动化
新建Agent工具
设计Agent工作流
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用于审查和审计现有 Agent 或 LLM 管道架构,通过六项检查及两项试金石判定是否为真拆解式工作流,识别 mega agent 退化风险。全程唯读,基于代码和日志证据给出 PASS/FAIL 判定及修复建议。
审查既有 agent 或 LLM pipeline 的架构
询问是否真正拆分为小 Task 而非 mega agent
评估 task 边界、成功标准及控制流设计
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提供六级架构过滤网,辅助决策是否编写代码或引入依赖。从YAGNI到最小可用闭环逐层评估,强调极简与防注入、安全等红线,避免过度设计与维护成本。
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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用于在人类审批前对记录、数据集或GMP文档进行ALCOA+数据完整性检查的确定性Linter。支持FULL和DEGRADED模式,输出DRAFT供人工复核,绝不自动判定合规。
检查CSV/JSON记录的完整性
审查GMP文档的数据一致性
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用于生成符合规范的 Claude Code 插件骨架,或对单个/整个市场插件进行代码审查与合规性检查。
创建新的 Claude Code 插件
对现有插件或市场进行 lint 检查
验证插件是否符合 house invariants
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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,识别捏造数据、过度推断及事实错误。通过确定性规则与LLM建议结合,生成仅供人工决策的审核报告。
请求对完成草稿获取第二意见
在签署前核实报告主张是否有输入佐证
抓臆造、灌水、过度宣称或捏造编号
红队测试输出是否存在虚构内容
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