在编码前通过并行研究代理扩展TaskMaster任务，读取tasks.json并写入调研结果。优先使用原生引擎，仅在需要代码库上下文或原生失败时启动AI研究波次，支持按依赖层级选择范围。
统一GitHub仓库情报技能，通过catalog/scan生成优先机会报告，通过actions/ideas生成可执行行动建议，通过builders/map映射生态构建者。支持全链路或单分支扫描，为下游技能提供结构化数据与代码级机会。
用于可视化分析项目后端AI工具（Claude/Codex/Cursor）的使用情况与委托频率。支持生成HTML评分卡或终端摘要，仅按需触发，不介入实施、审查或规划工作。
用于分析GKE集群及工作负载成本，通过BigQuery账单导出、成本分配数据和实时监控指标回答自然语言查询，诊断成本驱动因素如Pod请求与实际利用率对比。
通过 git blame/log 定位代码变更的 commit SHA，并查询关联的 Agent 会话记录。用于回答代码来源、修改原因及历史上下文，支持按文件、函数或行范围追溯。
从用户提供的操作历史中挖掘重复性人工劳动，基于频率、成本和错误率进行量化评分与排序，生成去重后的证据报告。仅做只读分析，不修改源数据或创建工单，旨在识别自动化潜力点。
扫描项目配置文件与代码，映射当前基础设施全貌。发现数据库、缓存、队列等组件及其连接关系，识别缺失层并输出结构化清单，适用于新系统接入或代码库熟悉阶段。
用于发现 Azure OpenAI 模型在各区域和项目中的可用容量与配额。分析限制并推荐最佳部署位置，适用于查询 TPM 可用性、区域对比及解决配额错误，为后续部署提供数据支持。
分析 Git 仓库中 AI 配置文件的历史演变，包括首次引入时间、月度提交趋势、关键 PR 及成熟度阶段划分。
查询全球互联网中断事件，包括国家封锁、区域断网或政府限速。基于Cloudflare Radar数据，提供原因、严重程度和时间范围，适用于监控网络连通性异常场景。
用于基于 Datadog 进行 Langfuse 生产环境遥测数据研究。覆盖多区域环境，通过聚合查询定位租户、API 或队列行为等指标，提供证据链接以辅助根因分析。
用于选择 Codex Autoresearch 配方，生成只读设置计划并映射非性能循环指标。在用户询问运行何种循环或任务测量不明确时触发，提供配方推荐、列表及详细配置。
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