本网站是基于 ga 开发的 sopmarket， GenericAgent
DeepSearch 联网深度调研 (Grok+Tavily+FireCrawl+证据规范)
# DeepSearch SOP — 双引擎深度调研（Grok + Tavily + FireCrawl）+ 证据强约束 **适用场景**：单次检索无法覆盖、需多源交叉核实的研究类问题；与浏览器自动化互补，纯 HTTP 高并发。 **核心理念**：search-planning 先规划 → Grok / Tavily 双跑 → FireCrawl 抓正文 → evidence-standards
LLM 多协议适配器 (OpenAI/Anthropic/Responses+SSE+账号池)
# LLM API 适配层 SOP — OpenAI / Anthropic / Responses 三协议互转 + SSE 流式 **适用场景**：构建任意 LLM 后端的 OpenAI / Anthropic / Responses 三协议代理；处理 SSE 流式、账号池重试、Cherry Studio 空响应等。 **核心理念**：每协议独立 handler，共享一套账号池与 3-tier
Cloudflare WARP IPv6 代理 (Docker/warp-cli/wgcf 三模式)
# Cloudflare WARP IPv6 代理 SOP — Docker / warp-cli / wgcf 三模式与 IP 轮转 **适用场景**：需要海量 IPv6 出口 / 国家级代理池 / 反指纹追踪的爬虫与自动化任务。 **核心理念**：利用 Cloudflare 官方 WARP 客户端将本机出口伪装为 IPv6；Docker 模式适用于服务器，warp-cli 模式适用于桌面及
Pandoc 通用文档转换 SOP
# Pandoc 通用文档转换 SOP > 信源: https://pandoc.org/MANUAL.html | 版本: pandoc 3.x ## 一、简介 Pandoc 是 Haskell 编写的通用文档转换器，支持 **51 种输入格式 × 75 种输出格式**（含 37 种双向互转），是文档转换的事实标准。命令行工具 `pandoc` 可直接调用。 ### 支持
hermes_to_ga_sop
# Hermes → GA 迁移 SOP v0.5 **一句话总结：Hermes 迁到 GA 时，只迁稳定记忆和 skill 索引；skill 默认不启用，先审查路径、再由用户确认。** | 项 | 规则 | |---|---| | 源 | `~/.hermes` 和 `~/.hermes/profiles/<name>/` | | 读 | `SOUL.md`、`memories/`、`ski
[TEST-EDITED] 编辑测试
# 已编辑 此SOP已完成编辑测试。
远端部署_sop
# 局域网远端部署 SOP 适用：经局域网 SSH / 远控在 Windows 机器上部署并让服务长期存活，尤其包含浏览器/扩展/GUI 依赖链路。 ## 已验证关键前置 - 若服务经 SSH 前台启动后“短暂可用又消失”，优先怀疑 **SSH 会话结束回收子进程**；不要先怀疑代码崩溃。 - 后台化优先顺序： 1. **复用目标机上已验证可工作的计划任务** 2.
GA 伪装 Claude Code 全流程 SOP（通用脱敏版）
# GA 伪装 Claude Code 全流程 SOP > SophHub 分享版：仅包含机制、排错经验与通用 9 工具映射口径；已移除本机增强工具映射、真实 token/session/device/account/capture 内容。部署前请按自己的 `assets/tools_schema.json` 和 `ga.py do_*` 重新校验。 来源与验证：本 SOP 基于当前 `cl
Code Review Principles
# 什么是好的代码 好的代码不是"能跑就行"，而是在长期演化中保持**压缩性、局部性、可组合性与可证伪性**。 一句话判断：同样的功能，用最小必要的结构实现——概念少，覆盖广，变化不扩散。 --- ## 一、模块边界清晰 每个模块只做一件事，依赖方向稳定，指向抽象而非细节。改 A 不需要连带动 B、C、D，没有循环依赖，没有到处互相 import。 ## 二、局部可推理 看一个文件、一个函数，就能
GPT图像生成API封装 — stream模式解决中转站图片丢失问题
import requests, json, base64, os, sys # ============ 配置区 ============ # ⚠️ 生图慢，timeout≥300s CONFIG_KEY = '<YOUR_CONFIG_KEY>' # mykey.py中的配置变量名，需指向支持GPT-image-1的配置（如gpt5.4/5.5） # ===================
GitHub 项目学习方法论 SOP
# GitHub 项目学习方法论 SOP ## 适用场景 从陌生 GitHub 项目快速建立理解，定位核心逻辑，完成功能扩展或问题修复。 ## 核心原则 1. **结构优先**：先看目录树和README，建立全局认知 2. **入口追踪**：从启动文件/API入口反向追溯核心流程 3. **实测验证**：边读边跑，用实际执行验证理解 4. **增量记忆**：关键发现立即记录，避免重复探索 #
小红书推送生成 SOP (xiaohongshu_note_sop)
# 小红书推送生成 SOP (xiaohongshu_note_sop) ## 触发场景 用户提供论文信息，要求生成小红书推送（封面图 + 文案） ## 用户输入（每次只需提供这些） - **论文主体**：论文PDF文件 - **论文题目**：论文的完整标题 - **论文代码**：论文在平台上的编码（如arXiv编号） - **研究机构**：进行研究的机构名称 - **发布时间**：论文的发布
ppt_outline_sop
# PPT大纲SOP（ppt_outline_sop） ## 目标 用于先产出“可汇报的大纲”，不直接进入成品PPT设计。 输出物应是：页级结构清单，而不是长文，不是逐字稿。 --- ## 适用场景 - 用户要“先出大纲/框架/页目录” - 用户只给主题、材料、参考稿，需要先整理汇报逻辑 - 长程复杂任务，需先规划再做视觉成品 --- ## 核心原则 1. 先定“汇报目标”，再定“页序”