数据丢失确认门禁
SkillSkillsMP
io.github.garrytan/gbrain/data-loss-gate
在任何可能导致数据丢失的批量删除、清理或破坏性操作之前的确认门禁——涵盖 shell 层（rm -rf、git rm、批量 sed）与 brain 层（批量 forget、删除清扫、purge-deleted、移除 source、裸 SQL 清空表）。会展示可恢复性说明卡，并要求用户明确回答 yes 后才继续。这是路由约定，并非操作边界的强制手段。
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io.github.garrytan/gbrain/data-loss-gate
在任何可能导致数据丢失的批量删除、清理或破坏性操作之前的确认门禁——涵盖 shell 层（rm -rf、git rm、批量 sed）与 brain 层（批量 forget、删除清扫、purge-deleted、移除 source、裸 SQL 清空表）。会展示可恢复性说明卡，并要求用户明确回答 yes 后才继续。这是路由约定，并非操作边界的强制手段。
io.github.openclaw/openclaw/wiki-maintainer
维护 OpenClaw 记忆 wiki 库：确定性页面、受管区块、以来源为据的更新。
io.github.google/skills/ima-dai-sdk
将 Google Interactive Media Ads（IMA）动态广告插入（DAI）SDK 集成到网站、Web 应用、移动应用或 TV 应用中。用于：视频播放器需要在 Web、Android、iOS、tvOS 应用、Cast（CAF）接收端或 Roku 频道中加载并播放 HLS 或 DASH 流；应用需要使用 Google DAI 直播事件 asset key，或用于视频点播的内容源 CMS ID / video ID。切勿用于加载并播放 VAST 或 VMAP URL。
io.github.openclaw/openclaw/node-connect
跨路由、认证、配对、二维码/设置码和重连等环节，诊断 OpenClaw Control UI 浏览器及原生 Android、iOS 或 macOS 节点连接失败。
io.github.affaan-m/ECC/repo-scan
引导用的指针，从固定且可审阅的 commit 安装外部的 repo-scan skill。当必须先安装 repo-scan 才能运行它的跨栈源代码资产审计时使用；这个 ECC 指针本身不执行审计。
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.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.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/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/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/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。
io.github.affaan-m/ECC/coding-standards
跨项目的基础编码约定，涵盖命名、可读性、不可变性与代码质量评审。框架相关模式请使用更细粒度的前端或后端 skill。在没有适用的框架专用 skill、需要评审代码质量或命名时使用。
io.github.affaan-m/ECC/prediction-market-oracle-research
研究预测市场，把它作为产品、代理、仪表盘和企业决策智能的数据来源或预言机（oracle）信号。用于基于来源的分析：市场隐含概率、注意事项与集成模式，不提供投资建议。在评估预测市场能否作为某个产品、代理或仪表盘的数据源或预言机信号时使用。
io.github.affaan-m/ECC/perl-security
全面的 Perl 安全，涵盖污点模式、输入验证、安全的进程执行、DBI 参数化查询、Web 安全（XSS/SQLi/CSRF）以及 perlcritic 安全策略。适用于审查 Perl 输入处理、进程执行、DBI 查询或面向 Web 的代码。
io.github.affaan-m/ECC/kotlin-coroutines-flows
Android 与 KMP 的 Kotlin 协程和 Flow 模式——结构化并发、Flow 操作符、StateFlow、错误处理与测试。适用于在 Android 或 KMP 上编写协程或 Flow 代码，或调试取消与并发问题。
io.github.affaan-m/ECC/swift-protocol-di-testing
基于协议的依赖注入，用于可测试的 Swift 代码——使用聚焦协议和 Swift Testing 模拟文件系统、网络和外部 API。适用于需要测试 Swift 代码且必须模拟文件系统、网络或外部 API 时。
io.github.affaan-m/ECC/ai-regression-testing
面向 AI 辅助开发的回归测试策略。无数据库依赖的沙盒模式 API 测试、自动化缺陷检查工作流，以及捕捉 AI 盲点（同一模型既编写又审查代码）的模式。适用于为 AI 辅助编写的代码补充回归覆盖，或同一模型既编写又审查某次变更时。
io.github.affaan-m/ECC/vue-patterns
Vue.js 3 组合式 API 模式、组件架构、响应式最佳实践、Pinia 状态管理、Vue Router 导航以及 Nuxt SSR 模式。在 Vue、Nuxt、Vite 或 Pinia 项目中自动启用。当构建或审阅 Vue 3、Nuxt、Pinia 代码时使用，如涉及组合式 API、响应式或路由导航。
io.github.affaan-m/ECC/agent-architecture-audit
面向 Agent 与 LLM 应用的全栈诊断。按 12 层 Agent 技术栈审查包装层回归、记忆污染、工具调用约束失效、隐藏的修补循环与渲染损坏，输出按严重程度排序的问题清单，并给出以代码为优先的修复建议。构建 Agent 应用、自主循环或任何 LLM 功能的开发者必备。当 Agent 或 LLM 功能表现异常且故障层级不明，或在上线一套 Agent 技术栈之前使用。
io.github.affaan-m/ECC/defi-amm-security
Solidity AMM 合约、流动性池和换币流程的安全清单。覆盖重入、CEI 排序、捐赠/通胀攻击、预言机操纵、滑点、管理员权限和整数运算。在审计或编写 Solidity AMM、流动性池或换币代码时使用。
io.github.affaan-m/ECC/python-patterns
Pythonic 惯用法、PEP 8 规范、类型提示，以及构建健壮、高效、易维护 Python 应用的最佳实践。在编写或审查 Python 代码，且涉及惯用结构、类型标注或 PEP 8 时使用。
io.github.affaan-m/ECC/prompt-optimizer
分析原始提示词，识别意图与缺口，匹配 ECC 组件（skill/命令/代理/hook），输出可直接粘贴的优化后提示词。只提供建议——绝不亲自执行任务。触发时机：用户说“optimize prompt”“improve my prompt”“how to write a prompt for”“help me prompt”“rewrite this prompt”，或明确要求提升提示词质量。中文等价说法同样触发：“优化prompt”“改进prompt”“怎么写prompt”“帮我优化这个指令”。不触发时机：用户希望直接执行任务，或说“just do it”/“直接做”。当用户说“优化代码”“优化性能”“optimize performance”“optimize this code”时不触发——那些是重构/性能任务，不是提示词优化。