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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub计算读数数据的统计指标（计数、求和、均值、最小值、最大值），保留上游来源追溯，用于SOP流程中从原始数据生成统计结果。
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Skills in Collection (8)
计算读数数据的统计指标（计数、求和、均值、最小值、最大值），保留上游来源追溯，用于SOP流程中从原始数据生成统计结果。
需要计算数据集合的统计摘要
需要从readings artifact中提取基本统计量
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读取上游 stats artifact，使用 Python 生成含来源追溯区的 DRAFT Markdown 报告。该工具为 SOP 流程第 3 步，输出需人工复核，不自动归档，支持独立重用。
需要基于统计数据生成草稿报告
SOP 流程中产出中间结果供人工审查
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将人工流程或SOP转化为可治理的Agent工作流，提供从需求梳理、工具Skill构建到工作流编排及门禁控制的完整方法论与工具包导入指南。
需要把人工流程或SOP自动化
新建Agent工具或工作流项目
设计包含拆解和门禁的Agent流程
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用于审查和审计现有的 Agent 或 LLM Pipeline 架构。通过代码与日志证据，检查任务拆分、接口契约、成功标准、SOP独立性、控制流归属及失败处理，识别是否存在 Mega Agent 退化问题，确保工作流真正模块化且可自我修复。
审查 Agent 或 LLM Pipeline 架构
评估工作流是否真正拆解为小任务
检查是否存在 Mega Agent 退化迹象
验证 Task 边界和成功标准是否合理
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提供六级极简架构过滤网，辅助判断是否编写代码或引入依赖。遵循YAGNI及最小可用原则，优先使用标准库或现有方案，严禁在安全与容灾上偷懒，旨在降低维护成本与攻击面。
决定是否需要编写新功能代码
评估是否引入新的第三方依赖
考虑是否增加系统抽象层或模块
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ALCOA+数据完整性校验工具，通过DEGRADED或FULL模式运行确定性Lint检查CSV/JSON记录或GMP文档。输出硬/软发现及人工判断清单，仅作为草稿供人类审核，绝不自动判定合规或臆造事实。
检查CSV或JSON记录的合规性
验证GMP文档的数据完整性
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用于生成符合规范的 Claude Code 插件骨架，或对现有插件及整个市场进行代码审查与合规性校验。
新建或脚手架化一个 Claude Code 插件
检查插件或市场是否符合内部规范
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对已完成草稿进行独立、怀疑的第二意见审查，核查主张与证据的一致性，识别捏造数据或过度推断，输出仅供人工决策的审核报告。
获取第二意见
事实核查
签署前复核
红队测试以发现捏造
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