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ECC 的证据优先自动化清单和重叠审计工作流。当用户想要在修复任何内容之前知道哪些作业、钩子、连接器、MCP 服务器或包装器是活动的、损坏的、冗余的或缺失时使用。
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Based on SOC occupation classification
| name | automation-audit-ops |
| description | ECC 的证据优先自动化清单和重叠审计工作流。当用户想要在修复任何内容之前知道哪些作业、钩子、连接器、MCP 服务器或包装器是活动的、损坏的、冗余的或缺失时使用。 |
| origin | ECC |
当用户询问有哪些自动化是活动的、哪些作业是损坏的、哪里存在重叠，或者哪些工具和连接器实际上正在做有用工作时使用此技能。
这是一个审计优先的运营商技能。工作是在重写任何内容之前生成基于证据的清单和保留/合并/删除/下一步修复建议集。
在相关时将以下 ECC 原生技能拉入工作流：
workspace-surface-audit 用于连接器、MCP、钩子和应用程序清单knowledge-ops 当审计需要调和实时仓库真实性与持久上下文时github-ops 当答案取决于 CI、预定工作流、问题或 PR 自动化时ecc-tools-cost-audit 当真正的问题是 webhook 扇出、排队作业或同级应用仓库中的计费消耗时research-ops 当本地清单必须与当前平台支持或公共文档进行比较时verification-loop 用于证明修复后状态，而不是依赖假设的恢复在理论化之前读取当前的活动表面：
按表面分组：
对于每个 surfaced 的自动化，标记：
然后分类问题类型：
用具体来源支持每个重要声明：
如果当前状态模糊，直接说明而不是假装审计完整。
对于每个重叠或有问题的表面，返回一个调用：
价值在于将嘈杂的自动化折叠为一条规范的 ECC 通道，而不是保留每个历史路径。
当前表面
- 自动化
- 来源
- 活动状态
- 证明
发现
- 活动中断
- 重叠
- 陈旧状态
- 缺失功能
建议
- 保留
- 合并
- 删除
- 下一步修复
下一个 ECC 行动
- 要加强的确切技能 / 钩子 / 工作流 / 应用通道
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。