提供机械重构（如文件拆分、函数移动）的机器可验证流程，通过生成和比对重现实验证明变更仅为位置移动，确保重构纯度和正确性。
用于审计代码库依赖循环，通过提取真实依赖图、计算强连通分量识别循环集群，并按破坏半径排序。提供最小反馈边割策略以打破耦合，确保构建系统无环。
同步workerd上游版本，最小化分支代码并重组提交。通过fetch上游、rebase、清理废弃代码及更新依赖锁文件和文档，确保分支与上游行为一致且可维护。
管理代码废弃与迁移流程，协助移除旧系统、API或功能，安全引导用户从旧实现过渡到新方案，平衡维护成本与业务价值。
用于清理 Swift 项目中的死代码和过长注释。通过 periphery 扫描识别无效符号，并精简冗长文档注释，同时严格过滤已知误报场景（如 retain-holders、Equatable 字段等），确保每次删除后构建成功，避免误删必要代码或制品。
扫描代码库以发现架构摩擦并提出重构机会，旨在提升模块可测试性和AI导航能力。通过分析近期变更热点，利用特定设计词汇识别浅层模块，生成包含Mermaid图表的HTML报告供用户审阅和深入处理。
激活抽象思维模式，识别重复模式并提取核心特征，将具体实例转化为可复用的通用模型。用于代码重构、系统设计及问题抽象，提升架构的可扩展性与维护性。
指导如何将插件依赖提取为独立的 IntelliJ 内容模块，支持简单迁移与扩展点模式，确保宿主模块在无新模块时仍可运行。
在重构或删除代码前，追踪 TypeScript 导出、导入和重新导出的依赖关系。通过语言服务和 rg 命令识别实际调用者，确保变更安全。
指导如何优化DeepSeek Harness性能，通过建立范围、调查用户路径并基于证据进行测量，将“变快”请求转化为可复现的测量和修复。
定义OASIS Python项目架构规范，明确模块职责划分、禁止代码重复及共享逻辑集中化原则，指导Python文件编辑与工具开发。
代码重构编排技能，旨在不改变业务逻辑的前提下优化代码结构、命名和可读性。通过建立测试基线、并行分析异味并逐个验证应用重构技术，确保代码质量提升且行为一致。
