提供语言无关的测试原则，涵盖TDD流程、质量要求（如覆盖率诊断）、测试设计规则及Mock边界规范。用于指导编写高质量测试、设计测试策略及审查测试质量。
将自然语言简述转化为 Uniswap v4 Hook 代码，支持生成、模拟、审计及部署。默认干运行并限制测试网，需显式授权方可上主网，内置安全闸门与行为测试保障资金安全。
在Base链上通过AI评分机制猎取Verdikta赏金。支持发现高价值任务、撰写符合标准的报告并排队提交，或仅进行结算与干跑验证。内置严格的ETH支出上限和专用钱包隔离机制以保障资金安全。
用于对比多个Agent记忆系统的技能，通过分析代码、基准测试和架构，评估内存类型、检索策略、可扩展性、API设计等维度，并输出比较矩阵与推荐建议。
提供 FastAPI 后端开发规范，涵盖端点构建、Pydantic/SQLModel 定义、Alembic 迁移及认证授权模式。指导异步会话、依赖注入及 ORM 关系处理，解决常见陷阱与架构决策。
通过重构微服务请求图来降低端到端延迟。适用于处理串行跨服务调用、关键路径贡献分析、顺序依赖并行化、移出请求路径、批量调用或服务合并等场景，旨在优化系统拓扑结构而非调整内部参数。
用于创建端到端持续学习基准测试任务的技能。通过交互式引导收集需求，生成Jinja模板、JSON契约及E2E测试，并执行调试运行以验证学习信号，最终产出符合规范的README文档。
用于在决策锁定前对未验证的外部机制进行一次性实证探测，生成可行性判决。适用于SPEC/INNOVATE阶段遇到未知运行时或库行为时，通过探针方法判断机制是否有效，避免错误设计。
实现Agent记忆自动化管理，涵盖会话归档、知识图谱同步及生命周期清理。通过定时任务维护记忆质量与容量，支持断点续传和智能压缩，确保知识持久化与高效检索。
提供四阶段系统化调试方法论，强调先查根因再修复。涵盖根因调查、模式分析、假设测试及实施验证，旨在避免盲目打补丁，确保彻底解决Bug和测试失败问题。
指导将新模型移植到Core AI Zoo的完整流程，包括Oracle验证、PyTorch重写、导出及压缩，确保数值一致性。
诊断 KKTerm 中 HTTPS、API 及代理访问时的 TLS 证书问题，包括连接错误、过期、不信任根、主机名不匹配及握手失败等场景。
自动化 Unity HybridCLR 热更新预构建流程，涵盖配置管理、DLL 编译、AOT 引用生成及 YooAsset 产物对接，支持安全模式与反射调用。
将PROPERTIES.md中的英文属性转换为Solidity断言代码并更新复选框状态。支持按ID或全部转换，根据现有代码和状态执行实现、重构、跳过或删除操作。
将单任务委派给 Cursor Composer 进行代码编写，通过隔离 worktree 执行并审查 diff 后 cherry-pick。适用于明确编码需求，避免冗长交互。
