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通过使用并行存储库感知审查传递将技能、命令、规则、钩子和附加组件分类为 DAILY 与 LIBRARY 存储桶，为特定存储库构建有证据支持的 ECC 安装计划。当 ECC 应修剪为项目实际需要的内容而非加载完整包时使用。
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Kubernetes 工作负载模式、资源管理、RBAC、probes、autoscaling、ConfigMap/Secret 处理，以及面向生产级部署的 kubectl 调试。
完成任何非平凡任务后使用。智能体按 5 个维度自评输出——准确性、完整性、清晰度、可执行性、简洁性——每项都给出具体证据。生成结构化 1-5 评分卡和具体改进建议。
在 competitive-platform-analysis 产出分层竞品集合后使用。按九个加权维度（定位、声音、视觉工艺、offer packaging、证据、enterprise-readiness、thought leadership、定价、客户 strategic tension）为每个竞品评分，使用明确 1–5 rubrics 和 tension-plot。位于 competitive-report-structure 之前。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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| name | agent-sort |
| description | 通过使用并行存储库感知审查传递将技能、命令、规则、钩子和附加组件分类为 DAILY 与 LIBRARY 存储桶，为特定存储库构建有证据支持的 ECC 安装计划。当 ECC 应修剪为项目实际需要的内容而非加载完整包时使用。 |
| origin | ECC |
当存储库需要项目特定的 ECC 表面而非默认完整安装时，使用此技能。
目标不是猜测什么"感觉有用"。目标是使用来自实际代码库的证据对 ECC 组件进行分类。
按顺序生成这些工件：
skill-library 路由器（如果项目需要）仅使用两个存储桶：
DAILY
LIBRARY
在进行任何分类之前使用存储库本地证据：
有用的命令包括：
rg --files
rg -n "typescript|react|next|supabase|django|spring|flutter|swift"
cat package.json
cat pyproject.toml
cat Cargo.toml
cat pubspec.yaml
cat go.mod
如果有并行子智能体，将审查拆分为这些传递：
agents/*skills/*commands/*rules/*如果子智能体不可用，按顺序运行相同的传递。
在对任何内容进行分类之前建立真实堆栈：
对于每个候选表面，记录：
使用此格式：
skills/frontend-patterns | skill | DAILY | 84 .tsx 文件，存在 next.config.ts | 核心前端堆栈
skills/django-patterns | skill | LIBRARY | 没有 .py 文件，没有 pyproject.toml | 此存储库中未激活
rules/typescript/* | rules | DAILY | package.json + tsconfig.json | 活跃 TS 存储库
rules/python/* | rules | LIBRARY | 零个 Python 源文件 | 仅保持可访问
当以下情况时提升到 DAILY：
当以下情况时降级到 LIBRARY：
将分类转换为操作：
.claude/skills/skill-library 保持可访问如果存储库已使用选择性安装，则更新该计划而非创建另一个系统。
如果项目想要可搜索的库表面，创建：
.claude/skills/skill-library/SKILL.md该路由器应包含：
不要在路由器中重复每个技能主体。
应用计划后，验证：
返回包含以下内容的紧凑报告：
如果下一步是交互式安装或修复，移交给：
configure-ecc如果下一步是重叠清理或目录审查，移交给：
skill-stocktake如果下一步是更广泛的上下文修剪，移交给：
strategic-compact按此顺序返回结果：
STACK
- 语言/框架/运行时摘要
DAILY
- 始终加载的项目及证据
LIBRARY
- 可搜索/参考项目及证据
INSTALL PLAN
- 应安装、删除或路由的内容
VERIFICATION
- 运行的检查和剩余差距