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将一行目标转化为多会话、多智能体工程项目的逐步构建计划。每个步骤都包含自包含的上下文摘要，使新智能体无需前置知识即可执行。包含对抗性审查关卡、依赖关系图、并行步骤检测、反模式目录和计划变更协议。触发条件：用户请求复杂多PR任务的计划、蓝图或路线图，或描述需要多个会话完成的工作。不触发条件：任务可在单个PR或少于3次工具调用内完成，或用户说“直接做”。

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kotlin-testing

231Ktesting-qa

Kotlin 测试模式，涵盖 Kotest、MockK、协程测试、基于属性的测试和 Kover 覆盖率。遵循 TDD 方法论，采用地道的 Kotlin 实践。

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ai-regression-testing

231Ktesting-qa

AI辅助开发的回归测试策略。无数据库依赖的沙盒模式API测试、自动化bug检查工作流，以及捕捉同一模型既写代码又审查代码时产生的AI盲点的模式。

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exa-search

231Kresearch-knowledge

通过 Exa MCP 进行神经搜索，用于网页、代码和公司研究。当用户需要网页搜索、代码示例、公司情报、人员查找或使用 Exa 神经搜索引擎进行 AI 驱动的深度研究时使用。

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pytorch-patterns

231Ktesting-qa

PyTorch深度学习模式与最佳实践，用于构建稳健、高效且可复现的训练流程、模型架构和数据加载。

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customs-trade-compliance

231Kresearch-knowledge

海关与贸易合规领域的专业知识，涵盖海关单证、关税分类、关税优化、受限方筛查以及多个司法管辖区的法规合规。由拥有15年以上经验的贸易合规专家提供。包括HS分类逻辑、国际贸易术语解释通则应用、自由贸易协定利用和处罚缓解。在处理清关、关税分类、贸易合规、进出口单证或关税优化时使用。

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documentation-lookup

231Kfrontend

使用 Context7 MCP 获取最新的库和框架文档，而非依赖训练数据。适用于配置问题、API 参考、代码示例或用户提及框架（如 React、Next.js、Prisma）时。

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enterprise-agent-ops

231Ksecurity

通过可观测性、安全边界和生命周期管理来运行长期存在的智能体工作负载。

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ralphinho-rfc-pipeline

231Kagent-workflows

基于RFC的多智能体DAG执行模式，包含质量门禁、合并队列和工作单元编排。

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flutter-dart-code-review

231Ktesting-qa

与库无关的 Flutter/Dart 代码审查清单，涵盖 Widget 最佳实践、状态管理模式（BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals）、Dart 惯用法、性能、无障碍、安全性和整洁架构。

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data-scraper-agent

231Kbrowser-web

构建一个完全自动化的AI驱动数据收集代理，适用于任何公共来源——招聘网站、价格、新闻、GitHub、体育等。按计划运行，使用免费LLM（Gemini Flash）丰富数据，将结果存储在Notion/Sheets/Supabase中，并从用户反馈中学习。在GitHub Actions上100%免费运行。当用户希望自动监控、收集或跟踪任何公共数据时使用。

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kotlin-ktor-patterns

231Ktesting-qa

涵盖路由 DSL、插件机制、身份认证、Koin 依赖注入、kotlinx.serialization、WebSocket 和 testApplication 测试的 Ktor 服务端开发最佳实践与模式。

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nanoclaw-repl

231Kagent-workflows

操作和扩展 NanoClaw v2，ECC 基于 claude -p 构建的零依赖、会话感知的 REPL。

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inventory-demand-planning

231Kproductivity

为多门店零售商提供需求预测、安全库存优化、补货规划和促销提升估算的编码化专业知识。由拥有15年以上管理数百个SKU经验的需求规划师提供。包括预测方法选择、ABC/XYZ分析、季节性过渡管理和供应商谈判框架。在预测需求、设定安全库存、规划补货、管理促销或优化库存水平时使用。

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context-budget

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全面盘点 Claude Code 会话中 Agent、Skill、MCP 服务和 Rule 对上下文窗口（context window）的占用。精准识别体积过大与冗余的组件，并按优先级输出 Token 瘦身建议。

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针对受监管制造业的质量控制、不合格调查、根本原因分析、纠正措施和供应商质量管理的编码化专业知识。由在FDA、IATF 16949和AS9100环境中拥有15年以上经验的质量工程师提供。涵盖NCR生命周期管理、CAPA系统、SPC解读和审核方法论。适用于调查不合格项、执行根本原因分析、管理CAPA、解读SPC数据或处理供应商质量问题。

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