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io.github.affaan-m/ECC/ralphinho-rfc-pipeline

RFC 驱动的多代理 DAG 执行模式，含质量门、合并队列与工作单元编排。在运行带质量门和合并队列的 RFC 驱动多代理执行时使用。

devops-pipeline-builder

io.github.sickn33/agentic-awesome-skills/devops-pipeline-builder

Design and implement CI/CD pipelines, Docker configurations, deployment strategies, and infrastructure automation with production-ready patterns.

PowerToys UI 测试 CI 流水线

io.github.microsoft/PowerToys/ui-tests-pipeline-ci

仅限微软 FTE 的工作流：基于已有 Azure CLI 会话与 Azure DevOps REST API，验证环境配置、排队、自动等待并稳定运行 PowerToys UI Test Automation。在本地虚拟机套件通过后、被要求跑 UITests CI、做配置就绪预检、诊断反复 az login 提示或 401/403 权限错误、复用成功的构建、查看录制/产物，或管理三连跑限制时使用。内置 agent 持有的前台完成等待器。关键词：FTE、az、Azure CLI、Azure DevOps、pipeline、UI Test Automation、UITests CI、buildNow、specificBuildId、uiTestModules、CI flake。

cost-aware-llm-pipeline（LLM 成本优化）

io.github.affaan-m/ECC/cost-aware-llm-pipeline

LLM API 用量的成本优化模式——按任务复杂度进行模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。适用于需要降低 LLM 开支，或在不同模型层级与预算间路由任务时。

cost-aware-llm-pipeline（LLM 成本优化）

io.github.affaan-m/ECC/cost-aware-llm-pipeline

LLM API 使用成本优化模式 —— 基于任务复杂度的模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。

cost-aware-llm-pipeline（LLM 成本优化）

io.github.affaan-m/ECC/cost-aware-llm-pipeline

LLM API 用量的成本优化模式——按任务复杂度进行模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。

流水线集成 OWASP ZAP DAST

io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/integrating-dast-with-owasp-zap-in-pipeline

把 OWASP ZAP（Zed Attack Proxy）集成进 GitHub Actions 与 GitLab CI 流水线：对运行中的应用做 baseline、full 与 API 扫描配置、ZAP 发现项解读、扫描策略调优与 DAST 质量门禁。适用于对运行中的 Web 应用或 REST/GraphQL API 测试 XSS、SQLi、CSRF 与认证/授权缺陷，或 SAST 不够、合规/发布门禁需要运行时 DAST 时。

azure-pipelines（Azure 流水线）

io.github.microsoft/vscode/azure-pipelines

在验证 VS Code 构建的 Azure DevOps 流水线改动时使用。涵盖排队构建、查看构建状态、查阅日志，以及无需等待完整 CI 运行即可迭代流水线 YAML。

RAG 流水线提示注入测试

io.github.mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/testing-prompt-injection-in-rag-pipelines

通过投毒的检索上下文与嵌入操纵，探测 RAG 应用是否存在提示注入。

Signals 管线调试

io.github.PostHog/posthog/debugging-signals-pipeline

在本地端到端调试 signals 管线。涵盖从 fixture 发出测试 signal、经 REST API 监控 Temporal 工作流、从对象存储读取沙箱代理日志、检查 Docker 沙箱容器，以及诊断常见故障（陈旧的 ClickHouse embeddings、agentsh 网络拒绝、不活动超时）。当 signal 未送达收件箱、signal-report-summary 工作流失败或沙箱任务运行超时时使用。

recsys-pipeline-architect（推荐系统流水线架构）

io.github.affaan-m/ECC/recsys-pipeline-architect

使用 xAI 开源的 For You 算法所推广的六阶段 Source→Hydrator→Filter→Scorer→Selector→SideEffect 框架，设计可组合的推荐、排序与信息流流水线。适用于构建任何“为（用户，上下文）选出前 K 项”的系统——社交信息流、内容 CMS、RAG 重排器、任务优先级排序、通知分流、搜索重排、广告排序。

编排部署流水线

io.github.jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills/orchestrating-deployment-pipelines

需要处理部署与 CI/CD 时使用。该 skill 提供部署自动化与编排，含完整指导与自动化。触发语如 “deploy application”、“create pipeline”、“automate deployment”。

部署流水线设计

io.github.wshobson/agents/deployment-pipeline-design

设计带审批卡点、安全检查与部署编排的多阶段 CI/CD 流水线。适用于设计零停机部署流水线、制定金丝雀发布策略、搭建多环境晋级工作流，或排查 CI/CD 中失败的部署卡点。

部署流水线

io.github.ComposioHQ/awesome-codex-skills/deploy-pipeline

使用 Composio CLI 跨 Stripe、Supabase 与 Vercel 运行端到端部署流水线。在单个脚本中上架 Stripe 商品、推送 Supabase 迁移、发布 Vercel 部署，并通过部署后检查进行验证。

deployment-pipeline-design（部署流水线设计）

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/deployment-pipeline-design

多阶段 CI/CD 流水线的架构模式，包含审批门禁与部署策略。

论衡 — 严肃长文流水线

v2.18.1

SkillClawHub54.3k

io.clawhub.zuoyunlai/lunheng-article-pipeline

学术论文/深度长文/行业分析流水线：含同行评审与期刊/发布渠道匹配建议（advisory）。不调用执行类工具（exec/process/code_execution，声明式）；主控持有会话编排与状态类工具（多 Agent 派发/收报告的设计内必需面）。标准架构 = 多 Agent 九角色流水线（角色卡 11 张，含 T0 主控 + T9b 压力测试；T9b 默认不跑）；worker 不可用按节点接管并披露（详正文）。Routine 写盘（status.md / audits/）已声明；心跳为 opt-in「Operational Telemetry」。v2.14.0 起新增 G18 方法论审计（12 项清单 + D2 评分）。

streamable-httpregistry 收录

indexnow 提交工具包

v1.0.0

MCP ServerMCP Registry

com.aiwebsitepipeline/indexnow-toolkit

构建并校验 IndexNow 提交内容、检查密钥文件，并比对 sitemap 生成提交清单。

InkOS 故事创作

v2.9.0

SkillClawHub2067.8k

io.clawhub.narcooo/inkos

故事创作与翻译 AI 智能体，提供 Studio Chat、CLI 与 TUI——适用于长篇小说、短篇小说、剧本、分镜、互动影视项目、开放世界/分支玩法、同人小说、衍生作品、风格模仿、续写、封面，以及多语言 EPUB/PDF/TXT/Markdown 翻译。内置 Agent Skills、可溯源调研、受治理的上下文、持久故事状态、多模型路由、图像服务与 InkOS Studio。