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deepgram-security-basics

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提供 Deepgram 集成的安全防护能力，涵盖 API 密钥的环境隔离、动态轮换与权限最小化配置，支持敏感数据加密存储、传输内容过滤及访问行为审计，确保语音处理全流程符合合规要求。

deepgram-upgrade-migration

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提供 Deepgram 相关升级与迁移的全流程支持，涵盖 SDK 版本更新、API 版本切换及语音模型替换，包括现状评估、变更分析、计划制定、多环境测试、安全执行和应急回滚等环节，确保升级过程稳定可控。

deepgram-webhooks-events

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处理 Deepgram 异步语音转录回调，接收并验证来自 Deepgram 的事件通知，解析转录结果后进行存储与分发，支持通过安全的 HTTPS 端点实现自动化语音数据处理流程。

deepinit

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为代码库自动生成结构化、层级化的 AI 可读文档，通过遍历目录树逐级创建 AGENTS.md 文件，建立父子关联的导航体系，准确描述各目录用途、关键文件、子目录关系、AI 工作规范及依赖信息，并智能保留人工注释，支持增量更新与完整性校验。

deepsearch

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提供对代码库的深度检索能力，支持按关键词、模式或概念进行多维度查找，覆盖精确匹配、关联术语及常见目录，并通过分析文件内容、导入导出关系和调用链路，定位核心实现、依赖模块与使用方式，输出结构化结果。

deepthink

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针对开放性分析问题提供结构化多步推理能力，支持分类体系构建、概念拆解、权衡关系分析及定义性问题求解，在答案框架未知时自动生成严谨的思考路径。

deeptools

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提供高通量测序数据的处理与可视化能力，支持将 BAM 文件转换为标准化的覆盖度轨道，执行质量控制评估、样本间相关性分析，并生成围绕基因组特征的热图与信号谱图，适用于 ChIP-seq、RNA-seq 和 ATAC-seq 等实验的数据分析流程。

deeptools

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提供高通量测序数据的标准化处理与深度解析能力，涵盖 BAM 文件到 bigWig 覆盖图的转换、多维度质控（如指纹图、样本相关性、PCA）、基因组特征区域的信号矩阵计算，以及热图和剖面图等可视化，适配 ChIP seq、RNA seq、ATAC seq 等多种实验类型。

defense-in-depth

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通过在数据流转的每个关键节点实施校验，构建多层防御体系，确保异常输入在进入系统深层前就被拦截；涵盖入口参数检查、业务逻辑合理性验证、运行环境安全约束及调试上下文记录，从根本上消除因脏数据引发的故障可能。

defense-in-depth

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在系统各层级对数据进行贯穿式校验，从入口输入到业务逻辑、运行环境及调试日志逐层设防，确保异常数据无法穿透多重检查，从根本上杜绝因无效值引发的深层执行错误。

defi-protocol-templates

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提供开箱即用的去中心化金融协议模板，覆盖质押收益分发、自动做市商流动性池、链上治理投票、借贷风控机制及闪电贷原子操作等核心场景，支持快速构建安全合规的DeFi应用。

definition-of-done-generator

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自动生成企业级工作流中的完成定义文档，支持项目管理、合规审查与治理流程的标准化实施，可输出符合行业规范的配置方案并验证其完整性，适用于集成模式设计与生产环境部署。

definition-of-done-generator

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自动生成项目完成标准的规范定义与配置文件，提供符合企业级工作流要求的最佳实践指导，输出可直接投入生产环境的代码和验证结果，适用于需要标准化流程审批、合规审查及跨系统集成的复杂项目管理场景。

defragmenting-memory

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定期整理记忆区块，清除冗余内容并优化信息结构，通过备份、子代理清洗和恢复流程实现记忆重组，提升可读性与一致性，适用于长期运行后或关键节点的记忆维护。

delegation-core

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在本地模型处理能力受限时，将低复杂度、高令牌消耗的任务智能分发至 Gemini 或 Qwen 等外部大模型服务，全程受配额管控、操作留痕与异常捕获机制约束，确保执行可追溯、成本可计量、结果可验证。

delegation-principle

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协调用户需求并解析意图，通过调用专用子代理完成所有具体任务，确保核心流程由相应专家角色执行，自身仅负责上下文传递与结果汇总。

deliberation-tester

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提供面向AI审议系统的测试驱动开发能力，覆盖审议引擎、适配器、收敛检测、决策图等组件的单元、集成与端到端验证，通过红绿重构循环保障多轮审议逻辑的正确性、鲁棒性与性能。

denario

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面向科研全周期的自动化智能助手，能基于数据自动生成研究假设、设计实验方法、执行计算分析并产出符合期刊格式的 LaTeX 论文，支持多智能体协同与人工干预结合的灵活研究流程。

denario

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面向科研全流程的自动化协作系统，能基于数据自动生成研究假设、设计实验方法、执行计算分析并产出符合期刊格式的 LaTeX 论文，支持从探索性分析到正式发表的端到端研究闭环。

dependency-analysis

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分析任务间的依赖关系，识别阻塞点与瓶颈任务，梳理关键路径并推荐优先处理的事项，帮助团队优化工作顺序、发现可并行的任务项，提升整体执行效率。

dependency-auditor

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自动检测各类编程语言依赖包中的已知安全漏洞，覆盖Node.js、Python、Ruby、Java、Go和PHP等生态，识别高危漏洞、过时组件、恶意包及许可证冲突，并在代码变更、部署前或安全相关讨论时主动触发扫描与修复建议。

dependency-check

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在执行前端开发相关指令前自动检测必要依赖，包括浏览器自动化调试环境和外部AI模型调用能力，根据检测结果动态调整工作流程，提供清晰的缺失提示与一键安装指引，并支持降级运行以确保核心功能始终可用。

dependency-checker

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自动识别项目中各类依赖包的安全漏洞、过期版本及许可证合规风险，支持 npm、pip、composer、gem 和 go modules 等主流生态，通过扫描清单文件并比对权威数据库生成可操作的风险分析报告。

dependency-checker

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自动分析项目依赖关系，识别其中存在的安全漏洞、过期组件及许可证合规风险，支持 npm、pip、composer、gem 和 go modules 等主流包管理器，为代码发布前的风险评估与持续维护提供依据。