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在接口或智能体执行失败后，提供确定性的安全下一步决策建议。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "RECOVER — Safe Next-Step Decisions After Machine Failures" MCP 服务： 执行：claude mcp add --transport http 'io-github-gsterlingpress-recover' 'https://recover-api-production-bbba.up.railway.app/mcp'
某个支付 API 在返回 500 错误后失败了。请用 RECOVER 给出一个确定性的安全下一步决策，避免重复扣款，并说明是否应重试、回滚或转人工处理。
给出明确且可执行的下一步处理建议，重点控制失败后的风险。
一个自动化流程在执行到第 3 步时失败。请使用 RECOVER 判断现在最安全的下一步动作，并输出确定性的处置建议。
输出面向失败场景的稳定决策，帮助继续、停止或切换处理路径。
AI 智能体在执行外部工具调用时失败了。请调用 RECOVER，为该失败生成安全且确定性的下一步决策。
返回适用于智能体失败后的下一步动作建议，便于系统稳定恢复。
开发者在 API 调用失败后，可用它获得确定性的下一步决策，减少重试或误操作带来的风险。
当自动化任务执行中断时，运维或工程团队可借助它判断更安全的后续动作，提升处理一致性。
在 AI 智能体执行工具或任务失败后，它可用于生成安全、确定性的下一步决策，帮助系统继续稳定运行。
它用于在 API、MCP、自动化流程或 AI 智能体动作失败后，给出确定性的安全下一步决策。重点是失败后的后续处置，而不是执行原始动作本身。
给定信息显示，它适用于 API、MCP、自动化以及 AI 智能体相关动作失败后的决策场景。更具体的边界与输入要求见源码仓库。
现有素材没有提供安装方式、运行时或密钥要求。相关前置条件见源码仓库。
帮助用户跨多数据源执行可追溯只读查询，并返回带完整来源引用的答案或拒答。
为 AI 智能体失败提供结构化自检、诊断与恢复流程
帮助团队分析支付可靠性问题，生成重试、风控与事故总结建议
为 AI 代理操作提供本地评估的失败即拒绝安全策略闸门。
帮助 AI 安全巡检、诊断并恢复 Docker 化服务，无需主机 Shell 权限。
通过检索工伤事件数据，辅助分析并生成纠正措施方案。