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s0912758806p/agentic-sop-to-work
GitHub计算输入数据制品的统计指标（计数、求和、均值、最值），保留来源追溯，用于数据处理流程。
安装全部 Skills
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集合内 Skills (8)
计算输入数据制品的统计指标（计数、求和、均值、最值），保留来源追溯，用于数据处理流程。
需要计算数据统计指标
处理读数制品并生成统计报告
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读取上游统计数据制品，生成包含来源追溯的Markdown草稿报告，供人工审核。基于Python标准库实现，支持参数化输入输出，可独立重用。
需要生成数据分析或处理结果的总结报告
需要将统计数据转换为人类可读的Markdown格式并保留溯源信息
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用于将人工SOP或手动流程自动化，构建Agent工具或设计可治理的Agent工作流。提供从需求梳理、技能拆解到流程编排的标准化方法，强调确定性验证与人工审核机制。
需要将人工流程自动化
创建新的Agent工具
设计Agent工作流架构
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用于审查和审计现有的 Agent 或 LLM 流水线架构，判定其是否为真正解耦的工作流而非巨型代理。通过检查任务切分、I/O契约、成功标准、SOP独立性、控制流及失败处理等六项指标，结合日志证据给出评估与修复建议。
审查现有 Agent 或 LLM 流水线架构
判断工作流是否真正解耦
检测是否存在 Mega Agent 退化现象
评估 Task 边界与成功标准
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Six-Rung Ladder 是代码决策前的极简架构过滤网，通过六级标准（YAGNI至最小可用）评估是否编写代码或引入依赖，旨在降低维护成本与安全风险。
决定是否需要编写新代码
考虑引入第三方依赖
规划新增抽象或模块
评估配置变更必要性
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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、数据集或GMP文档进行合规性预检。支持全量和降级模式，通过确定性检查输出草稿结果，区分机器可验证项与需人工判断项，严禁臆造结论。
检查CSV/JSON记录的数据完整性
审核GMP文档的ALCOA+合规性
运行目录下的数据一致性验证
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用于创建、生成骨架或校验 Claude Code 插件的工具。支持通过命令为插件生成符合规范的代码结构，或对单个及整个市场插件进行严格 linting，确保符合标准库等房规要求。
新建 Claude Code 插件
验证插件是否符合规范
批量检查市场插件合规性
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对已完成草稿进行独立、怀疑视角的审查，核实主张与证据的一致性，检测数据捏造、过度推断及编号错误。提供确定性层与LLM建议层双重校验，输出仅作为草案供人工决策，不自动批准。
获取报告的第二意见
核准前双重检查数据
红队测试输出以防捏造或过度宣传
验证报告主张是否有证据支持
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