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面向ECC的以证据为先的自动化清单与重叠审计工作流。当用户希望在修复任何内容之前了解哪些作业、钩子、连接器、MCP服务器或包装器是活跃的、损坏的、冗余的或缺失时使用。
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基于 SOC 职业分类
| name | automation-audit-ops |
| description | 面向ECC的以证据为先的自动化清单与重叠审计工作流。当用户希望在修复任何内容之前了解哪些作业、钩子、连接器、MCP服务器或包装器是活跃的、损坏的、冗余的或缺失时使用。 |
| origin | ECC |
当用户询问哪些自动化正在运行、哪些任务出现故障、哪里存在重叠，或者哪些工具和连接器当前正在实际发挥作用时，请使用此技能。
这是一项以审计为先的操作技能。其任务是在重写任何内容之前，生成一份有证据支持的清单以及一套保留/合并/删除/下一步修复的建议集。
在相关时，将这些 ECC 原生技能引入工作流程：
workspace-surface-audit 用于连接器、MCP、钩子和应用清单knowledge-ops 当审计需要将实时仓库的真实情况与持久上下文进行核对时github-ops 当答案依赖于 CI、计划工作流、议题或 PR 自动化时ecc-tools-cost-audit 当真正的问题是兄弟应用仓库中的 webhook 扇出、队列任务或计费消耗时research-ops 当需要将本地清单与当前平台支持或公开文档进行比较时verification-loop 用于证明修复后的状态，而不是依赖假设的恢复在理论化之前，先读取当前的实时表面：
按表面分组：
对于每个发现的自动化，标记：
然后对问题类型进行分类：
为每个重要声明提供具体来源：
如果当前状态不明确，请直接说明，而不是假装审计已完成。
对于每个重叠或可疑的表面，返回一个决策：
其价值在于将杂乱的自动化整合到一条规范的 ECC 路径中，而不是保留每一条历史路径。
当前表面
- 自动化
- 来源
- 实时状态
- 证据
发现
- 活跃故障
- 重叠
- 过时状态
- 缺失能力
建议
- 保留
- 合并
- 删除
- 下次修复
下一步ECC行动
- 需加强的具体技能/钩子/工作流/应用通道
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.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Suggests manual context compaction at logical intervals to preserve context through task phases rather than arbitrary auto-compaction.
Best practices for Remotion - Video creation in React. 29 domain-specific rules covering 3D, animations, audio, captions, charts, transitions, and more.
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