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将功能需求、错误报告与改进建议转化为结构化且可执行的 Markdown 项目计划，并结合代码库研究与行业最佳实践。

qcc-git

qcc_plus 项目的 Git 工作流与分支管理工具，强制执行标准化提交规范与安全部署流程。

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实用且精简的 AI 代码标准，专注于干净代码、简洁性与可维护性。强制执行 SRP、DRY 与 KISS 等最佳实践，避免过度设计。

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管理 BAZINGA-DB 核心引擎的数据库协调会话、状态快照及系统级操作。

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LobeHub 的 TypeScript 开发标准，涵盖类型安全、异步模式、导入规范、UI 组件集成以及性能优化准则。

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分析 Substrate/Polkadot 运行时与 FRAME pallet，检测包含算术溢出、拒绝服务 (DoS) 与权限检查不当等 7 种关键漏洞。

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为 React 和 Next.js 应用程序执行自动化、基于规则的性能与可靠性审计，涵盖包大小、瀑布式请求、渲染与数据获取等维度。

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执行 RDF4J 中可重复的 Maven 测试，提供模块化工作流程、自动环境刷新与实用的错误报告。

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一个专为模拟提示词注入攻击并验证 AI 代理技能安全扫描器而设计的测试工具。

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利用 Figma MCP 服务器获取设计数据、提取资源，并将 Figma 节点转换为符合设计系统规范的 React 与 Tailwind 代码。

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通过自动化测试执行器、人工 LLM 判断与结构化报告，评估 Deca 代理提示词与行为一致性。

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全栈软件开发生命周期 (SDLC) 代理工作流程，利用 MCP 工具管理从需求导入、规划到自动化测试、CI/CD 与基础设施部署的完整生产周期。