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基于RFC驱动的多智能体DAG执行模式，包含质量门、合并队列和工作单元编排。
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Based on SOC occupation classification
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。
任意の自動コンパクションではなく、タスクフェーズを通じてコンテキストを保持するための論理的な間隔での手動コンパクションを提案します。
임의의 자동 컴팩션 대신 논리적 간격에서 수동 컨텍스트 압축을 제안하여 작업 단계를 통해 컨텍스트를 보존합니다.
建议在逻辑间隔处手动压缩上下文，以在任务阶段中保留上下文，而非任意的自动压缩。
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
| name | ralphinho-rfc-pipeline |
| description | 基于RFC驱动的多智能体DAG执行模式，包含质量门、合并队列和工作单元编排。 |
| origin | ECC |
灵感来源于 humanplane 风格的 RFC 分解模式和多单元编排工作流。
当一个功能对于单次代理处理来说过于庞大，必须拆分为独立可验证的工作单元时，请使用此技能。
每个工作单元应包含：
iddepends_onscopeacceptance_testsrisk_levelrollback_plan如果一个单元停滞：