管理规范目录的工作流编排器，负责创建、状态检查及阶段转换。通过调用spec.py脚本自动化规范目录的脚手架搭建、元数据读取和决策日志记录，协调需求到分解的各阶段流转。
通过taskctl CLI管理任务板项目、问题及评论。支持搜索现有需求、创建更新问题、建立依赖关系、认领任务、记录进度及协调状态流转，确保并发操作安全并遵循严格的审核与完成流程。
管理多轮持续任务的工具集。通过long_task注册目标，complete_goal结束或重置任务。强调目标需幂等、明确且自包含，适用于非一次性提问的长期工作流，确保跨回合上下文一致性。
指导在Deep Agents中编排子代理、任务规划及人工审批。涵盖SubAgentMiddleware委托工作、TodoListMiddleware跟踪任务及HITL中断机制，提供多语言示例以隔离复杂逻辑并提升上下文管理效率。
初始化AI编码代理，通过探索仓库、执行决策访谈并生成配置文档，协调后续引擎完成环境引导与规范设定。
将小说改编为可玩游戏的全流程编排器。涵盖需求分析、游戏概念设计、世界与视觉构建及自动化测试验证，支持互动叙事等多种形态，确保玩家能动性与多平台适配。
在创建任何工件前，通过多轮问答澄清需求意图、范围、约束和成功标准，将模糊想法转化为稳定的变更定义，确保目标明确后再进入开发阶段。
用于结构化多智能体协调，支持线程消息、任务分发、DAG及决策门控。需先加载版本匹配的指南并解析正确的CLI可执行文件，确保与Orca运行时状态交互，避免误用其他工具。
协调多个AI代理收集并综合观点，生成统一回答。适用于需要多视角分析或复杂决策的场景，通过CLI脚本启动、等待及获取结果，实现并行推理与答案聚合。
Graph of Thoughts控制器，通过生成、聚合、优化和评分等操作管理研究图状态。适用于复杂主题的策略性多智能体研究，平衡深度与广度以优化信息质量。
自动化执行Protocol 75 v4.0，通过并行调用四个外部API角色（专家、质疑者等）进行深度推理与收敛，强制避免单步回答，适用于复杂战略瓶颈分析。
将研究论文、PPT或assets包转换为带旁白和字幕的MP4视频。作为编排器，协调幻灯片生成、TTS音频合成及FFmpeg渲染流程，确保多技能间数据一致。
作为主工作流路由器，协调跨阶段、多角色及前后端混合的开发任务。负责识别涉及面，按架构、编码或调试模式路由各阶段，定义顺序、并行关系及质量门禁，并生成可视化流程图。
