工作流

workspace-surface-audit 是一款只读审计技能，用于检查工作区和机器当前能做什么。它会检查仓库、MCP 服务器、插件、连接器、环境暴露面和 harness 配置，然后为 Workflow Automation 推荐最合适的 ECC 原生技能、hooks、agents 和工作流。

unified-notifications-ops 是一款原生于 ECC 的技能，用于将 GitHub、Linear、桌面通知、hook、chat 和 email 提醒统一到一个运营工作流中。可用它来定义路由、严重级别、责任人、去重、升级和后续行动，而不是让告警散落在各处、到处弹出。

token-budget-advisor 是一个路由型技能，帮助你在回答前选择回复深度。它可用于在工作流自动化和聊天流程中控制长度、细节或 token 消耗。本 token-budget-advisor 指南涵盖触发规则、何时不该使用，以及如何从 skills/token-budget-advisor 中应用它。

team-builder 是一个交互式 agent 选择器，用于从 markdown persona 文件中组合并派发并行团队。team-builder 技能可帮助你浏览可用 agent、按领域分组专家，并为 Workflow Automation 临时组建团队。它最适合包含扁平或子目录式 agent 库且 persona 结构清晰的仓库。

tdd-workflow 是一套面向新功能、Bug 修复和重构的 test-first 工作流技能。它强调 TDD，并要求单元、集成和 E2E 测试覆盖率达到 80% 以上，同时提供明确的检查点和边界场景验证。需要一份用于 Test Automation 的实用指南、并希望代码变更更可预测时，可以使用 tdd-workflow 技能。

strategic-compact 可帮助你判断何时手动执行 /compact，让 Claude 会话在任务边界处保持连贯。它适用于长时间、多阶段的工作，尤其是调研、规划、实现和测试；在你希望压缩发生在逻辑里程碑，而不是任意自动压缩时，它也很适合用于 workflow automation。

skill-comply 是一款合规测试技能，用于在真实运行中检查 agent 是否遵循某个 skill、规则或 agent 定义。它会从 markdown 生成规范，运行三档 prompt 严格度，分类工具调用时间线，并基于证据输出合规率。适合用于 skill-comply 的合规审查。

search-first 是一种先研究再编码的工作流：在编写自定义代码之前，先寻找现成工具、库和模式。使用 search-first 技能可以评估可选方案、比较取舍，并以更少的猜测来决定是直接采用、扩展，还是自定义开发。

santa-method 是一套多智能体验证工作流，适用于那些在发布前必须确保正确无误的输出。它通过独立复核来发现内容、代码相关交付物、合规敏感文案以及工作流自动化任务中的盲点。若你需要一个可重复的“生成、验证、收敛”循环，就安装 santa-method 技能。

safety-guard 可在代理自主运行或作用于生产系统时，帮助防止破坏性操作。它提供 careful mode、write freeze mode 和 guard mode，用于拦截高风险命令、将编辑限制在单一目录内，并在部署、迁移以及敏感仓库操作中减少失误。

rules-distill 是面向 Skill 作者和 prompt 库策展人的维护型技能。它会扫描已安装的技能，把重复模式提炼成可复用的规则，并帮助你以比通用审查提示更少的猜测，去追加、修订或创建规则文件。

research-ops 是面向 ECC 现状研究的 evidence-first 工作流。可用于查找最新事实、比较方案、补充个人或公司信息，并基于公开证据和本地上下文输出建议。它作为 Web 研究、引用管理和可重复决策支持的路由层来使用。

regex-vs-llm-structured-text 技能用于在结构化文本抽取中选择 regex 还是 LLM。先用确定性解析打底，再用 LLM 对低置信度边界情况做校验，并为文档、表单、发票和数据分析构建更便宜、更可靠的流水线。

ralphinho-rfc-pipeline 是一个以 RFC 驱动的多智能体工作流技能，适合将大型功能拆分为可验证的单元、逐步校验每一步，并通过集成检查完成合并。它尤其适用于 ralphinho-rfc-pipeline 的 Multi-Agent Systems，以及重构、schema 变更、auth、性能和安全相关工作。

project-flow-ops 通过梳理 issues、PR、review 和 CI 信号，帮助管理 GitHub 与 Linear 的执行流程，并判断哪些内容应该 merge、close、rebuild，或转入 Linear。适用于 Issue Tracking、backlog 梳理、PR 清理以及 GitHub 到 Linear 的协同。

opensource-pipeline 通过一个三阶段流程——fork、sanitize 和 package——帮助把私有项目整理成可公开发布的仓库。使用 opensource-pipeline 技能可以清理密钥、验证清理结果，并生成 CLAUDE.md、setup.sh 和 README，从而更安全地发布到 GitHub。

nanoclaw-repl 是一个支持会话状态的 REPL 技能，用于操作和扩展 NanoClaw v2。它支持基于 markdown 的持久会话、分支、搜索、压缩、模型切换，以及面向 Workflow Automation 的导出。使用这份 nanoclaw-repl 指南，可以让本地任务保持确定性，并且更容易继续执行。

messages-ops 是一个以证据为先的即时消息处理技能：读取短信或私信、找回最近的一次性验证码、在回复前查看线程，并核实实际检查的是哪个来源。对于 Workflow Automation 里的 messages-ops 来说，当来源路由和证据比猜测更重要时，它尤其适用。

logistics-exception-management 事件跟踪技能可帮助处理货运延误、货损、丢失、拒收、争议和索赔，通过结构化升级流程、证据审查和可直接交付给客户的后续行动来推进处置。它面向事件跟踪与运营决策场景，适合需要可重复指导而不是通用提示词的物流团队。

jira-integration 技能可帮助 AI 代理获取 Jira issue、提取需求、添加评论、修改状态，并把工作回链到工单。它支持通过 mcp-atlassian 使用 MCP，也支持直接调用 Jira REST API，因此很适合希望在编码工作流中落地 Jira 问题追踪的团队。

iterative-retrieval 是一种工作流模式，用于在 agentic 工作中逐步优化上下文检索。它能帮助 subagents 避免获取过多或过少的上下文，因此适用于 iterative-retrieval 的使用场景、安装决策，以及 Workflow Automation 中的 iterative-retrieval。

healthcare-cdss-patterns 帮助后端开发者构建用于用药检查、剂量校验、临床评分和告警严重度判定的确定性 CDSS 逻辑。它偏向纯函数式的决策引擎，适合 EMR 相关工作流，让患者安全规则更容易测试、验证和集成。

git-workflow 技能可帮助你选择并落地一套 Git 工作流，覆盖分支、合并、提交、冲突处理、标签和发布。你可以用它把团队约束转化为可执行的策略，适用于 GitHub Flow、基于主干的开发或 GitFlow，并为入职上手和日常协作提供清晰指引。

gateguard 是为 Claude 工作流设计的事实强制型预行动门禁。它会拦截第一次 Edit、Write 或 Bash 尝试，然后要求先对 importers、schemas、用户指令和相关文件进行具体调查，之后才允许修改。使用这份 gateguard 指南，可以减少猜测，提高首轮编辑的命中率。