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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub作为工作流终端节点，接收上游判定结果。仅当输入为通过时才输出接受状态，否则严格失败并退出，确保流程安全性与最终一致性。
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Skills in Collection (11)
作为工作流终端节点，接收上游判定结果。仅当输入为通过时才输出接受状态，否则严格失败并退出，确保流程安全性与最终一致性。
工作流需要最终确认步骤
验证上游判定结果为pass
拒绝非pass状态的流转
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计算统计摘要（计数/求和/均值/最小/最大），保留上游来源追溯。
需要基于读数数据生成统计摘要
处理 readings artifact 并输出 stats
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生成初稿或根据审查意见修订内容，输出draft@1工件。支持无状态执行与独立重用，确定性强。
需要生成初始草稿
根据上游verdict缺陷列表进行修订
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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。
需要生成数据统计摘要报告
将 stats artifact 渲染为 Markdown 文档
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根据上游缺陷数量确定分支的通过或拒绝判定，生成确定性结果供编排层路由。
需要基于缺陷数据决定流程走向
处理草稿工件的质量判定
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将人工SOP或手动流程转化为可治理的Agent工作流，包括起草SOP、定义工具Skill及设计拓扑结构。
将人工流程自动化
新建Agent工具
启动新的Agent工作流项目
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用于审查和审计现有Agent或LLM Pipeline架构，判断是否真正解耦为小Task并具备SOP与自我修复能力，而非隐藏的大模型单体。全程只读，通过七项检查评估任务切分、契约、成功标准、控制流等，输出判定与证据。
审查Agent架构是否解耦
检查LLM Pipeline是否存在mega agent问题
验证工作流边界与成功标准
评估共享状态是否为黑板模式
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用于在编码前评估是否引入代码、依赖或抽象的决策过滤网。通过六级阶梯（YAGNI到最小可用）判断必要性，倡导极简与低维护成本，同时严守安全与防御性编程红线。
决定是否编写新功能代码
评估是否引入第三方依赖
判断是否需要增加架构抽象或模块
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用于在人类审批前对记录、数据集或GMP文档执行ALCOA+数据完整性检查。通过确定性Lint工具验证可归属性、同步性、完整性、准确性和一致性，输出机器验证结果与人工判断清单，绝不自动判定合规。
需要检查CSV/JSON记录的ALCOA+数据完整性
审核GMP文档或实验数据集以进行合规预审
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用于生成符合规范的 Claude Code 插件骨架或验证现有插件及市场是否符合规范。提供 lint 和 scaffold 功能，确保插件满足严格约束并支持 CI 集成。
创建新的 Claude Code 插件
对现有插件进行代码规范检查
批量验证整个插件市场的合规性
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对已完成草稿进行独立复核，核查主张与证据的一致性，识别捏造数据、过度宣称及逻辑错误。提供确定性检查与LLM建议，生成待审报告，确保输出诚实可靠，最终审批权归属人类。
获取报告第二意见
核准前双重检查数据
红队测试输出是否存在捏造或夸大
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