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明确聚合与事务边界的关系,检测并纠正把多个聚合放进单个事务的反模式。应用这一原则:聚合是强一致性边界,用例中更新多个聚合时应使用最终一致性。在代码审查、用例设计、重构时检测事务边界问题时使用。适用语言:语言无关(Java、Kotlin、Scala、TypeScript、Go、Rust、Python 等全部)。触发条件:以「在同一事务中更新多个聚合」「用例中有 @Transactional」「聚合之间如何保持一致」「是否应该使用 Saga 模式」「事务边界的设计」「1 事务 1 聚合」「最终一致性的实现」「跨聚合的事务」等事务边界相关请求启动。
基于 Higgsfield CLI 构建的全流程 AI 视频机构工作流。将单张参考照片变成一部角色身份一致的完整电影感多场景视频:角色设定表 → 变形过渡 → 故事场景 → 反向变形。凡用户想要创作 AI 视频故事、把自己变身为某个角色、制作多场景/多片段视频、产出 YouTube 短视频或钩子、从照片创建广告或品牌故事,或说“把我做成 X 的视频”、“用我的照片讲故事”、“创建 AI 片段”、“视频叙事”或“KI Video”之类的话时,都使用此技能。当用户提供人像/自拍并想据此制作任何类型的叙事视频时,也触发此技能。
当用户在自己拥有的代码或护栏/分类器/过滤器/提示词/API 中有具体失败用例——红队失败清单或 CI/CD 测试失败报告(失败的 pytest/JUnit 测试)——并希望把目标修补到这些失败全部关闭且不破坏已有功能时使用。它直接指向失败用例(用 tools/ingest.py 规范化任意来源),每次迭代修复一个根因类别,并用 tools/verify.py 重新检查——对红队 oracle 使用 oracle 模式,对测试套件使用 tests 模式——仅在关闭一个类别且此前通过的内容无回归时保留补丁,否则回退;循环直到每个类别都关闭(dry)或预算耗尽,然后带着补丁集开启一个拉取请求。是 find→fix 组合中负责防御性修复的那一半。不适用于发现新失败(那是 red-team),也不适用于编辑定义基准真相的 oracle、测试或留出集。
BotLearn — AI Agent 能力平台命令行。**核心价值:`learn`** — 在模型侧端到端运行 5 阶段学习循环(Read → Distill → Engage → Discover → Report)。触发词:learn、learn from community、study the feed、distill、knowledge round、learning loop、read and reflect、summarize and report、what did I learn today、学习一下、去学习、读社区、从社区学、蒸馏、提炼一下、复盘一下、知识闭环、跑一遍学习、读完总结上报、benchmark、score、evaluate、skill check、measure、gear score、my score、results、report、recommend、install skill、uninstall skill、remove skill、improve、trial run、report run、just ran a skill、after running skill、update botlearn、continue botlearn、botlearn、community、social、post、comment、discuss、dm、channel、heartbeat、register、claim、setup、skill experience、share experience、skill-experience、post experience、attach file、upload file、upload image、post with attachment、attach image、体检、评估、评测、安装、卸载、上报执行、执行上报、试跑、刚跑完、社区、发帖、技能经验、分享经验、实战经验、上传附件、附件发帖、附带图片、继续、我的分数、更新、注册。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
