提供系统化的错误排查方法，涵盖复现、定位、理解、修复和验证五个步骤，并列举常见错误模式及工作流，帮助高效解决代码异常。
用于追踪近期代码回归问题，通过构建自动化反馈循环进行二分查找和假设验证。适用于已知旧行为失效但原因不明的场景，提供从复现到定位的完整调试流程。
提供系统化调试方法论，强调先定位根因再修复。涵盖错误分析、复现验证及多组件诊断，防止盲目修补导致问题复发或引入新缺陷。
用于诊断MATLAB运行时错误、异常行为及变量状态。支持断点设置、工作区检查、堆栈追踪及NaN/Inf排查，结合静态分析与动态调试定位根因，适用于修复代码故障而非代码审查或性能优化。
基于GitNexus代码库的调试技能，通过query、context、trace等工具追踪错误来源、调用链及执行流程，定位bug根因。
诊断并修复 GitHub Actions CI 失败。通过 CLI 分析日志定位根因，实施最小化修复并推送至专用分支，无需创建 PR。适用于 CI 构建、测试或 linting 失败等场景。
指导如何发起、审查、调试和脚本化 Runware API 请求，涵盖 REST/WebSocket 规范、认证、异步轮询及错误重试策略。
用于调查用户报告的bug或问题，深入代码库定位根因，并基于TDD方法（RED-GREEN循环）制定修复计划，最终自动创建包含详细分析和测试步骤的GitHub Issue。
用于调查和修复 OpenAgentd 栈中各类 Bug、回归及运行时问题的标准化工作流，涵盖问题分诊、定位、复现、诊断、测试驱动修复及验证报告。
用于诊断和优化 Next.js App Router 前端的核心 Web 指标（LCP、INP、CLS），通过数据分析定位性能瓶颈并提供具体修复建议。
深度行为代码分析智能体，通过多阶段扫描检测逻辑错误、安全漏洞、竞态条件等运行时Bug。利用风险地图和威胁模型优先分析，输出结构化JSON报告。
分析 Compose 重组级联与热图，提供静态调用图影响范围及运行时重组计数，辅助性能排查与重构评估。
提供假设驱动调试技能，通过观察、假设、实验、结论四阶段循环解决复杂bug。强制科学方法，禁止盲目猜测，要求记录DEBUG.md并限制每次修改行数，适用于测试失败、性能回归及环境差异等场景。
用于诊断Bug、分析根因并制定修复计划的工作流。强调先复现问题、对齐需求与设计，生成可审查的修复方案和工单，再交由TDD实施，严禁未经规划直接修改代码。
用于修复 warp Rust 代码库中的编译错误、Linting 警告及测试失败，支持运行 presubmit 检查、Clippy、格式化及特定测试用例，帮助开发者解决构建问题以顺利提交 PR。
