指导集成 TypeSafe AI，利用 System One 模型（如 Jev）将自然语言转化为结构化判断与概率。适用于路由、排序、提取等场景，提供文档读取、输入准备及 API/SDK 代码编写指引。
分析功能变更对UI、状态、协议及持久化的影响，生成边界规划或实施交接计划。通过代码搜索和依赖追踪确定影响范围与所有者。
提供 TypeSafe AI 集成指南，指导开发者使用 System One 模型（如 Jev）将自然语言转化为结构化判断与概率。涵盖文档查阅、API/SDK 使用及常见用例模式，实现可编程常识与逻辑组合。
强制要求先写失败测试再实现代码的TDD流程，涵盖红绿重构循环，确保测试有效性与代码质量。
自动化 Python 包发布流程，涵盖版本检查、Release 分支创建、CHANGELOG 生成及 PR 提交流程。确保在 main 合并后打标签并同步回 develop，保障发布一致性。
针对代码变更进行审查，评估预期结果与运营风险。适用于 Diff 或 PR 审查，依据上下文和方法论报告证据及可操作发现，确保合规与安全。
OmniStudio桌面应用运行时故障诊断技能。通过读取日志、数据库及系统状态，定位生图、语音、推理服务器等模块失败原因，区分配置、代码或环境问题，提供可执行的修复方案或升级建议。
提供机械重构（如文件拆分、函数移动）的机器可验证流程，通过生成和比对重现实验证明变更仅为位置移动，确保重构纯度和正确性。
用于调查和优化 DeepSeek Harness 性能，设计合成基准测试及 CI 性能门禁，分析长会话或 Web 响应性，并将 PR 证据转化为行为保持的修复方案。
提供代码审查与清理的方法论，包括差异范围界定、子任务委派、缺陷复现验证及 CI 命令对齐，确保审查质量并避免误判。
提供 Swift 6.3/6.4 现代编程最佳实践，涵盖值类型建模、并发安全、协议泛型及性能优化。指导代码编写、审查及迁移，修复数据竞争、死锁等问题。
通过普通任务板运行代表性能力冒烟测试，验证 lane、adapter 等变更后的功能正常性。要求执行实际 CLI/MCP 操作及负向检查，严格依据回执和产物判定结果，确保安全性与准确性。
通过编写一次性探测脚本验证第三方库、API或构建后端的真实行为，防止因错误假设导致的集成Bug。适用于新依赖集成、客户端参数选择及上游契约审查等场景。
提供 CLI 运行时验证方案，通过 DB 路径隔离和 runpy 执行真实命令，确保测试不污染生产数据。涵盖数据种入、输出流校验及异常处理，解决硬编码 DB 导致的副作用问题。
