提供结构化四阶段调试指南，涵盖证据收集、假设形成、根因验证与修复。适用于模糊的测试失败、构建错误或运行时异常，通过系统化流程替代盲目尝试以定位根本原因。
自动修复Sentry错误。通过Issue ID定位问题，收集上下文与根因分析，实施代码修复并编写回归测试，最终验证并提交PR。支持多平台路由及特定Rust构建配置。
根据用户提供的上下文（命令、预期与实际行为、日志）定位并修复 Dippy 审批或拦截逻辑错误。流程包括理解问题、搜索代码、先写失败测试、修复代码并验证，最后运行格式检查。
提供系统化调试技能，遵循‘先查根因后修复’原则。包含严格调查协议、三级证据系统及防回归规则，确保在遇到报错或测试失败时进行深度排查与验证。
用于GitHub Issue或问题的初步诊断与验证。通过复现、代码审查和构建概念验证（POC）来确认问题真实性及修复方案，最终输出分析报告供用户决策，不执行完整修复。
将TablePro的问题报告转化为修复PR。分析根因，按平台规范修复所有相关缺陷，验证后提交单一绿色PR。适用于Bug、行为差异及小功能请求，拒绝重构或版本切割。
分析Swift/Xcode编译热点，基于构建时序和诊断数据识别慢速文件、模块及类型检查瓶颈，生成源码级优化建议。适用于编译缓慢、类型检查警告或需加速构建场景。
通过注入结构化日志代码到用户应用中，将调试信息发送至本地 HTTP 服务器并记录为 JSONL 文件，支持创建通道、监控变更及清理，用于深入分析运行时状态。
用于并行处理 Python mypy 类型排除模块的 Worker，按批次移除排除项、修复类型错误、运行验证并输出结构化摘要。
基于组织专属运行手册调查和诊断故障事件。通过URL或精确告警标识加载运行手册，按步骤执行只读诊断检查，验证事实并报告结果，严禁凭手册直接执行高危操作。
提供一套针对疑难Bug和性能回归的结构化诊断方法论。核心在于构建快速、确定性的反馈循环，通过复现、最小化、假设验证及仪器检测等手段定位并修复问题。
用于管理和排查 NetAlertX API 令牌及认证密钥。涵盖令牌的获取、轮换、验证以及 401/403 错误的调试，确保系统安全与正常运行。
诊断并调优 Relax OPD/MOPD 训练，优化教师引擎参数、显存、分卡及多模态缓存。针对 OOM、超时或资源失衡提供带证据的修复方案。
