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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。

当品牌需要通过结构化多会话访谈发现或表达身份时使用。通过 laddering、5 Whys 和 projective techniques，覆盖目的、定位、受众、个性、声音、叙事以及 founder-brand 张力 8 个模块。产出可恢复 session、磁盘持久化状态和 master brandbook（90_SYNTHESIS.md）。

通过 CodeScene MCP 提供实时结构性 Code Health——编辑前审查，变更后验证分数变化，门控 commit 和 PR。用于代码质量审查、重构、检查 AI 变更是否降低文件质量，或 commit/PR 前。

用于界定竞争 landscape：在任何 benchmark 开始前，识别、分类并用分数过滤竞品集合。决定谁算竞品、属于哪个 tier、应挖哪些来源。三技能竞争分析流水线第一步；位于 benchmark-methodology 之前。

在 benchmark-methodology 产出已评分的竞品 profile cards 后使用。将发现组装为可用于决策的报告：landscape map、competitor profiles、benchmarking matrix、white-space analysis、strategic recommendations 和团队对齐触发问题。三技能竞争分析流水线的最后一步。

Claude Code 配置的垃圾回收。定期扫描 ~/.claude（skills、memory、hooks、permissions、MCP servers、caches）中冗余、过期、孤立或低价值的项目，然后逐项确认清理。用于用户说“clean up my config”、“config GC”、“too many skills”、“audit my setup”、“my .claude is bloated”，或请求定期配置审查时。

为 Claude dynamic workflow mode 和其他自适应智能体 harness 设计 task-local harnesses、eval gates 和 reusable skill extraction。

旧项目风格继承技能。用户输入 /inherit-legacy-style，或把 AI coding agent 接入手写 legacy 项目且需要防止“style drift”（模型把预训练中的主流习惯强加到项目上）时使用。语言和框架无关——只对齐元架构，不对齐语法。运行后，它会成为后续所有编码任务的行为约束。不要用于纯研究或与代码风格对齐无关的一次性问题。

在实现之前或同时，把含糊或高影响的产品和工程变更转成 scoped、可验证的验收标准。用于用户要求澄清 feature、定义验收标准、给安全/数据/迁移/集成变更降风险、为另一个智能体准备实现需求，或让复杂请求可测试的场景。不要在琐碎编辑、直接修复、活跃调试、代码审查，或验收条件已经清楚的实现请求上触发，除非用户显式调用此技能。

面向 AI 智能体和软件工程师的端到端方法论，用于把机器学习算法加入现有非 ML 代码库。覆盖问题界定、数据就绪度、架构解耦和基线模型集成。

开源流水线：fork、sanitize 并 package 私有项目，使其可安全公开发布。串联 3 个智能体（forker、sanitizer、packager）。触发：'/opensource'、'open source this'、'make this public'、'prepare for open source'。

通过把每个阶段委派给匹配的 ECC 智能体，编排端到端构建全新功能——研究、规划、TDD 实现、审查和门控提交。用于添加尚不存在的能力。

从设计或规格文档编排引导出可工作的 MVP——读取文档、规划薄垂直切片、搭建第一个端到端切片，然后 TDD 实现、审查并门控提交。用于把 SDD/PRD 转成可运行的起点。

编排把一个已有且可工作的功能改成新的期望行为——把测试更新到新规格，修改实现以匹配，审查并门控提交。用于行为没有坏、但应该不同的场景。

通过把每个阶段委派给匹配的 ECC 智能体来编排 bug 修复——用失败的回归测试复现，修到绿色，审查并门控提交。用于已有行为损坏或错误的场景。

orch-* 技能家族的共享编排引擎。定义门控 Research-Plan-TDD-Review-Commit 流水线、规模分类器、智能体映射，以及 orch-* 操作技能委派到的两个人工门控。通常不直接调用。

编排行为保持不变的重构——确认测试为绿色，在不改变行为的前提下调整结构，保持测试绿色，审查并门控提交。用于结构需要改进但行为不能改变的场景。

面向 music video 和短剪辑的创意方向（taste）层，属于 angelcore / cloud-trance / hyperpop 视觉家族。提炼一套命名 genre 美学词汇、mood + color + light 体系，以及 beat-synced 剪辑语法，并把 ECC 的视频技能（video-editing、fal-ai-media、remotion-video-creation、motion-*、content-engine）串成一条生产流水线。用于工作不止是让视频能跑、而是让它看起来有意图的场景——制作 music video、fancam/edit、moodboard-driven reel，或为 AI 生成的 b-roll 选择连贯视觉方向。

使用 work items、ownership、agent Kanban、merge gates 和 control pane handoffs 运行团队式智能体编排。

Vue.js 3 Composition API 模式、组件架构、响应式最佳实践、Pinia 状态管理、Vue Router 导航和 Nuxt SSR 模式。在 Vue、Nuxt、Vite 或 Pinia 项目中激活。

从零开始或通过转换 PowerPoint 文件创建精美的、动画丰富的 HTML 演示文稿。当用户想要构建演示文稿、将 PPT/PPTX 转换为网页或为演讲/路演创建幻灯片时使用。帮助非设计师通过视觉探索而非抽象选择发现他们的审美。

可视化技能、规则和智能体定义是否被真正遵循 — 自动生成 3 个提示严格度级别的场景，运行智能体，分类行为序列，并报告合规率及完整工具调用时间线

使用 tinystruct Java 框架进行开发的专家指南。在 tinystruct 代码库或任何基于 tinystruct 构建的项目上工作时使用 — 包括创建 Application 类、@Action 映射路由、单元测试、ActionRegistry、HTTP/CLI 双模式处理、内置 HTTP 服务器、事件系统、JSON 与 Builder/Builders、使用 AbstractData 的数据库持久化、POJO 生成、Server-Sent Events (SSE)、文件上传和出站 HTTP 网络。

查看、理解、操作视频和音频。查看 — 从本地文件、URL、RTSP/直播流或实时录制桌面进行摄取；返回实时上下文和可播放的流链接。理解 — 提取帧、构建视觉/语义/时间索引，以及带时间戳和自动片段的搜索时刻。操作 — 转码和归一化（编解码器、fps、分辨率、宽高比）、执行时间线编辑（字幕、文本/图像叠加、品牌、音频叠加、配音、翻译）、生成媒体资产（图像、音频、视频），以及为直播流或桌面捕获中的事件创建实时警报。

Remotion 的最佳实践 —— 在 React 中创建视频。涵盖 3D、动画、音频、字幕、图表、转场等 29 条领域特定规则。

AI 原生线索情报和外联流水线。用智能体驱动的信号评分、互惠排名、热路径发现、来源语音建模和跨渠道外联（电子邮件、LinkedIn 和 X）替代 Apollo、Clay 和 ZoomInfo。当用户想要查找、评估和触达高价值联系人时使用。

翻译签证申请文件（图片）为英文并创建包含原文和译文的双语 PDF

生成 Angular 代码并提供架构指导。在创建项目、组件或服务，或在反应性（signals、linkedSignal、resource）、表单、依赖注入、路由、SSR、无障碍功能 (ARIA)、动画、样式（组件样式、Tailwind CSS）、测试或 CLI 工具的最佳实践时触发。

从真实帖子、散文、发布说明、文档或站点副本构建源派生的写作风格配置文件，然后在内容、外联和社交工作流中重用该配置。当用户想要语音一致性而不需要通用 AI 写作套路时使用。

Claude Code 的持久化项目记忆。会话启动时自动加载项目上下文，跟踪带有 git 活动的会话，并写入原生记忆。命令运行确定性的 Node.js 脚本 — 行为在不同模型版本间保持一致。

自动从 Claude Code 会话中提取可重用模式，并将其保存为 learned skills 供将来使用。

基于 Instinct 的学习系统，通过 hooks 观察会话，创建具有置信度评分的原子 instincts，并将其演进为 skills/commands/agents。v2.1 添加了项目范围的 instincts 以防止跨项目污染。

从 SF Symbols（5000+ 个 Apple 原生）或 Iconify API（来自 200+ 集合的 275k+ 开源图标）为 Xcode 资源目录生成 iOS 应用图标 PNG imagesets。在生成图标、创建图标资产、向资源目录添加图标或搜索 iOS 项目图标时使用。

使用 Manim 创建数学动画视频——场景构建、动画组合、3D 渲染和 LaTeX 集成。

扫描技能以提取跨领域原则并将其提炼为规则 —— 追加、修订或创建新规则文件

在审计 Claude 技能和命令质量时使用。支持快速扫描（仅变更的技能）和完整盘点模式，使用顺序子智能体批量评估。

使用捕获、诊断、受控恢复和内省报告的 AI Agent 失败结构化自我调试工作流。

通过使用并行的仓库感知审查传递将技能、命令、规则、钩子和额外内容分类到 DAILY 与 LIBRARY 存储桶中，为特定仓库构建有证据支持的 ECC 安装计划。当 ECC 应修剪到项目实际需要的内容而不是加载完整包时使用。