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io.github.affaan-m/ECC/ito-baskets

只读的 Itô 篮子与预测市场数据 skill。可索引实时篮子目录、把某个篮子与用户提供的研究或自选清单做对比、生成有来源支撑的市场简报，或起草不可执行的规划工作表。当用户想浏览或索引 Itô 篮子、把篮子与笔记或论点做对比、研究预测市场的事件/场所/流动性，或在不下单交易的前提下规划一个篮子或市场想法时使用。它从不提供建议、下单、交易、预留额度或执行。

io.github.affaan-m/ECC/ito-training

在已完成的 Itô 算力预订上检查 ML 训练是否可用，当正式后端就绪时移交一份经明确确认的训练清单。在 ito-compute 已预订 GPU 节点、用户想在这些机器上做预训练、微调或强化学习之后使用。ECC 自身不实现任何训练技术栈。

io.github.PostHog/posthog/qa-team

面向代码变更的多代理 QA 审查团队。当用户要求“review my code”“run QA”“qa-team”“review this branch”“code review”“check my changes”，或希望对当前分支变更做全面的多视角审查时使用。并行派出专项代理（安全、数据库、可靠性、兼容性、数据完整性、性能、前端、文案）独立审查 diff 并产出收敛报告，另含两名通才评审员做收敛校验。

io.github.PostHog/posthog/auditing-llm-gateway-parity

对照 PostHog/ai-gateway 审计 services/llm-gateway，并基于当前实现证据更新 services/llm-gateway/PARITY.md。当任一网关的认证、归属、计费、端点、提供方、模型、路由或元数据发生变化、评审 Python 网关改动，或被要求刷新、核验或报告网关对等性时使用。本技能更新对等记录但不迁移调用方。

io.github.career-ops-hq/career-ops/notion

如何把 career-ops 求职跟踪表同步到 Notion 数据库，并把记录读回作为职位线索。

io.github.santifer/career-ops/notion

如何把 career-ops 求职跟踪表同步到 Notion 数据库，并把记录读回作为职位线索。

io.github.NousResearch/hermes-agent/oss-forensics

GitHub 供应链取证：恢复、IOC 提取与报告。

io.github.NousResearch/hermes-agent/powerpoint

使用 python-pptx 创建、读取与编辑 .pptx 演示文稿。

io.github.NousResearch/hermes-agent/fastmcp

构建、测试并部署 Python MCP 服务器。

io.github.NousResearch/hermes-agent/cloudflare-temporary-deploy

通过 wrangler --temporary 免账号直接上线部署一个 Worker。

io.github.affaan-m/ECC/ml-adoption-playbook

为 AI 代理与软件工程师在既有非 ML 代码库中加入机器学习算法的端到端方法论。涵盖问题界定、数据就绪、架构解耦与基线模型集成。当需要为此前没有机器学习的代码库新增 ML 能力、从问题界定到基线模型时使用。

io.github.affaan-m/ECC/plankton-code-quality

使用 Plankton 在编写时强制执行代码质量——通过钩子在每次文件编辑时自动格式化、代码检查并由 Claude 驱动修复。适用于为文件编辑设置写入时格式化、检查或自动修复钩子。

io.github.affaan-m/ECC/rust-patterns

地道的 Rust 模式、所有权、错误处理、trait、并发及最佳实践，用于构建安全、高性能的应用。在编写或评审 Rust 代码、且涉及所有权、错误处理、trait 或并发时使用。

io.github.affaan-m/ECC/kotlin-patterns

地道的 Kotlin 模式、最佳实践与约定，用于构建借助协程、空安全与 DSL 构建器的稳健、高效、可维护 Kotlin 应用。在编写或评审 Kotlin 代码、且涉及惯用结构或空安全时使用。

io.github.affaan-m/ECC/dotnet-patterns

地道的 C# 与 .NET 模式、约定、依赖注入、async/await 及最佳实践，用于构建稳健、可维护的 .NET 应用。在编写或评审 C# / .NET 代码——DI、异步或通用约定——时使用。

io.github.affaan-m/ECC/pytorch-patterns

PyTorch 深度学习模式与最佳实践，用于构建稳健、高效、可复现的训练流水线、模型架构与数据加载。在编写或评审 PyTorch 训练循环、模型架构或数据加载，或某次训练无法复现时使用。

io.github.affaan-m/ECC/perl-patterns

现代 Perl 5.36+ 惯用法、最佳实践与约定，用于构建稳健、可维护的 Perl 应用。在编写或评审现代 Perl 5.36+ 代码时使用。

io.github.affaan-m/ECC/nuxt4-patterns

Nuxt 4 应用模式：水合安全、性能、路由规则、懒加载，以及用 useFetch 和 useAsyncData 做 SSR 安全的数据获取。在构建或评审 Nuxt 4 应用，或调试水合不匹配与 SSR 安全数据获取时使用。

io.github.affaan-m/ECC/golang-patterns

地道的 Go 模式、最佳实践与约定，用于构建稳健、高效、可维护的 Go 应用。在编写或评审 Go 代码、且涉及惯用结构或约定时使用。

io.github.affaan-m/ECC/ai-first-engineering

适用于 AI 代理产出大部分实现成果的团队的工程运营模型。在为大量由代理编写的代码库设定团队流程、评审门槛或归属规则时使用。

io.github.affaan-m/ECC/scientific-thinking-scholar-evaluation

对论文、申请书、文献综述、方法章节、证据质量、引用支撑与研究写作反馈做结构化的学术评估。在需要按可复用的评分量表评估论文、申请书、方法章节或证据质量等学术与科学工作时使用。

io.github.affaan-m/ECC/production-audit

基于本地证据的生产就绪审计，适用于已上线应用、上线前评审、合并后检查，以及“生产环境会坏在哪”这类提问，且不会把仓库数据发给外部审计服务。在上线前或合并后审计生产就绪度，或被问到生产会出什么问题时使用。

io.github.affaan-m/ECC/cisco-ios-patterns

Cisco IOS 与 IOS-XE 的评审模式：show 命令、配置层级、通配符掩码、ACL 放置、接口规范，以及变更窗口的安全校验。在阅读、编写或评审 Cisco IOS / IOS-XE 配置或规划变更窗口时使用。

io.github.affaan-m/ECC/scientific-thinking-literature-review

面向学术、生物医学、工程与科学主题的系统性文献综述工作流，包含检索规划、来源筛选、综合、引用核对与证据记录。在需要查找、筛选、综合并引用一批学术或技术文献时使用。