视频QA默认筛查流程，优先本地解码检查，合规后路由至云端推理。输出清晰、标记或不确定结果，严格限制权限与调用阈值，确保数据隐私与审核严谨性。
提供出版级科学图表的规范，确保最终交付数据的准确性、一致性和可读性。涵盖数据保真度、标签精简、颜色语义及布局验证，适用于报告或论文中的正式图表，排除探索性分析。
指导如何严谨地进行定量分析，包括界定决策导向问题、选择对比基准、验证数据质量及识别统计陷阱，确保结论可靠。
利用Claude子代理对archestra-bench运行结果进行Map-Reduce分析，生成Tier-1/Tier-2改进报告。通过Rust工具准备数据，使用Workflow工具并行执行评估，最终输出推荐建议。
影视剧作工坊交付审核模块，作为质量闭环闸门，执行PV校验与TD放行。依据T2V/I2V等模式的合规判据（G1-G10等）判定文件合规性，维护负面约束总库，并提供失败分层诊断、镜头裁定及预检清单，确保交付物符合标准。
用于生成收盘市场简报、特征运行差异分析、自选股审查及主题检查。基于 StockScreenClaude MCP 工具，提供结构化市场分析并处理数据新鲜度与推荐验证。
指导设计并实施基于Google Cloud的多产品智能体数据科学架构。涵盖需求分析、方案设计、实施计划及验证，遵循最佳实践，适用于复杂代理数据分析或ML工作负载。
用于定期验证分类准确率，通过对比近期决策与实际结果，计算指标并识别系统性误差，最终提出权重或阈值调整建议以优化分类模型。
用于维护TulingResearch Plus实验计划、约束、场景及结果模式的设计与实现。涉及相关模块测试、文档更新及账本记录，确保发布安全与契约一致。
处理数据束摄入时的冲突分类与解决，涵盖结构重复、定义矛盾及近重复集群。根据重摄入或同批次场景执行静默替换、标记或重命名策略，并在Stage 4负责驱逐决策。
定期审计研究知识库，识别过期档案、论据偏离和孤立页面，生成0-100健康评分及具体修复建议。支持手动触发或查看最新周报，帮助用户维护知识体系的时效性和完整性。
用于解读实验结果面板，涵盖置信区间、P值、多重检验等统计概念，防止误读数据导致错误决策。适用于实验结束后的结果分析、指标差异排查及发布/终止决策场景。
