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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。
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。
| 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