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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub作为工作流终端节点，严格验证上游通过状态。仅当输入判定为pass时输出接受结果，否则报错并标记草稿需人工复核，确保流程终点的决策不可被路由绕过。
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Skills in Collection (11)
作为工作流终端节点，严格验证上游通过状态。仅当输入判定为pass时输出接受结果，否则报错并标记草稿需人工复核，确保流程终点的决策不可被路由绕过。
需要确认上游任务是否真正通过
作为审批链的最终检查点
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计算统计数据（计数、求和、均值、最小值、最大值），保留上游来源追溯。输入 readings artifact，输出 stats artifact。
需要计算数据集合的统计指标
处理 readings 并生成统计摘要
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用于生成内容初稿或根据上游审查意见修订草稿，输出draft@1工件。支持无状态重跑，可独立重用。
需要生成初始草稿
根据审查缺陷列表进行修订
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读取上游统计数据，生成包含来源追溯的Markdown草稿报告，供人工审核。
需要基于统计数据生成草稿报告
SOP流程中需产出待复核文档
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基于上游缺陷数量，确定性生成通过或退回的判定结果。用于工作流编排中根据数据路由分支，确保逻辑由代码控制而非模型猜测。
需要基于缺陷统计决定流程走向
工作流编排中的分支判断节点
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用于将人工SOP或手动流程转化为可治理的Agent工作流。涵盖需求分流、工具Skill开发、拓扑设计及落地部署，强调确定性闸口与人类核准机制。
将人工流程自动化
新建Agent工作流项目
设计拆解与闸门逻辑
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用于审查和审计现有Agent或LLM流水线架构的唯读工具。通过七项检查判定是否为真正的模块化工作流而非巨型单体Agent，重点验证任务切分、数据契约、成功标准及失败处理机制。
审查既有 Agent 或 LLM Pipeline 架构
评估工作流是否真正拆分而非 Mega Agent
检查任务边界、输入输出契约及共享状态设计
验证重试循环是否有界及拓扑结构合法性
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提供极简架构决策过滤网，在编码前评估是否需引入代码、依赖或抽象。通过六级筛选（YAGNI至最小可用）抑制过度设计，同时严守安全与容灾红线，确保系统简洁且健壮。
决定是否需要编写新代码时
考虑引入第三方依赖时
规划模块抽象或配置结构时
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ALCOA+数据完整性校验工具，用于在人工审批前对记录或数据集进行自动化合规检查。支持FULL模式审查运行目录，DEGRADED模式验证CSV/JSON文件，输出确定性发现与人工判断清单，绝不自动判定合规。
需要检查GMP文档或数据集的ALCOA+数据完整性时
在对数据进行最终人类批准前需进行前置合规性linting时
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用于创建、生成骨架或校验 Claude Code 插件的工具。支持生成符合规范的插件模板，以及对单个插件或整个市场进行代码规范检查，确保符合房规和 CI 标准。
新建 Claude Code 插件
生成插件骨架代码
校验插件是否符合规范
扫描整个市场插件合规性
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用于对已完成草稿进行独立、怀疑式的第二意见审查。检查主张是否有证据支持，识别捏造数据、错误结论或过度宣称，确保产出诚实可靠，最终报告仅为草案供人工决策。
获取关于完成草稿的第二意见
核准前核查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称
在签署前核实数字准确性
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