在 CreateMauiApp() 内的 builder.Services 上注册服务：

MAUI 应用程序会经历四种逻辑状态：

假设将要实施规范的专家对我们的项目的背景为零并且品味有问题，则编写全面的任务分解。记录他们需要知道的一切：要检查哪些现有文件、每个任务要接触哪些文件以及要对它们进行哪些更改。将整个计划作为小任务交给他们。干燥。亚格尼。时分驱动。

该技能用于执行一组任务（通常来自任务分解或计划）。它通过为每项任务分配专门的子代理来专注于高质量执行，确保每项任务正确执行并在转移到下一项任务之前进行验证。

该技能使代理能够创建和维护“代理技能”——扩展代理功能的模块化功能。它确保所有技能都遵循 deepagent 环境所需的标准化目录结构和文件格式。

该技能用于定期反思与用户的交互。它分析哪些有效，哪些无效（工具故障），并识别应形式化的重复模式或明确的用户偏好。

该技能提供了一套软件开发的核心原则和实践。在实现新功能、重构现有代码或审查代码时使用此功能以确保高质量和可维护性。

通过自然的协作对话，帮助将想法转化为完整的设计或规格。

使用记录的扩展 API 和打包规则创建可用于生产的 SillyTavern 第三方扩展。

生成符合规范且高质量的角色扮演角色卡 V3 JSON 输出。构建具有清晰行为锚点、实用激活逻辑和可预测的聊天表现的卡片和知识手册。

使用此技能通过反编译已编译的程序集来了解 .NET 代码的内部工作原理。

在 FaceForensics++ 中进行微调的 XceptionNet 将帧分类为真实帧或合成帧（由 GAN/deepfake 生成）。它通过具有不同架构的第二个模型对主要 FaceForensics++ 分类器进行了补充，以实现更高的鲁棒性。

使用每个环境的可配置权重将每个代理发出的分数合并为单个全局分数。

实施持续监控 KYC 身份验证管道工作人员的流程主管（看门狗）的技能。检测死进程或僵尸进程，自动重新启动失败的工作进程，并根据当前管道负载扩展工作进程数量。它作为 Kubernetes 之上的附加弹性层运行，专注于验证管道的业务逻辑和 ML 推理过程的运行状况。

检测用户是否通过 VPN、代理或 Tor 连接，这可能表明试图掩盖真实位置。使用本地数据库和外部 API 的组合作为后备。

按数据类型区分生存时间 (TTL) 管理，以确保自动删除临时数据并符合 GDPR 最低保留要求。

NVIDIA Triton 推理服务器通过 GPU 优化、动态批处理和同时支持的多个框架，集中处理管道中所有 ML 模型的服务。

Traefik 是一种现代反向代理和负载均衡器，可以自动发现 Kubernetes、Docker 和其他编排器中的服务。具有声明性配置和自动证书的 Nginx 替代方案。

配置并部署 TorchServe 作为 PyTorch 模型服务器，为 KYC 管道中的活体检测 (MiniFASNet)、人脸识别 (ArcFace) 和反欺骗模型提供服务。提供动态批处理、模型版本控制和集成性能指标以在生产中进行监控。

用于维护项目中使用和评估的所有技术的更新图的框架，按照 ThoughtWorks 推广的格式将它们分为四个环（采用、试用、评估、保留）。有助于做出明智的技术决策和管理堆栈演变。