利用 Claude 子代理对 archestra-bench 基准测试结果进行 Map-Reduce 分析，生成 Tier-1/Tier-2 改进报告。通过 Rust 工具准备数据，Workflow 并行执行审查，最终汇总为推荐建议。
用于在Hyperliquid永续合约中捕捉空头挤压策略，当资金费率为深负且价格上涨时做多，利用空头被迫平仓推动进一步上涨，并在费率正常化或时间止损时退出。
分析历史交易记录，提取统计模式并分类回撤（噪音、结构性或系统性失效），评估胜率趋势与边缘健康度，提供保留、隔离或暂停交易的决策建议。
用于追踪数据血缘、来源归属及审计轨迹的 Skill。支持追溯节点来源链、作者和时间戳，以及查看图变更的审计日志，适用于数据治理和合规场景。
用于总结Google Cloud Data Lineage图谱，帮助用户调试数据质量问题并理解BQ/GCS的数据溯源。通过MCP Server获取上下游数据流，将复杂节点转化为直观Markdown报告。
分析Text2SQL追踪数据，优化系统提示词、技能及语义元数据，提升Agent准确率与效率，防止过拟合。
用于定期校准分类器准确率，通过对比历史决策与实际结果，计算精度指标并识别系统性偏差，最终输出调整建议报告以优化信号权重和阈值。
基于耿同学精神的学术论文打假检测器，通过读取PDF分析图片复用、数据造假、拼接痕迹、统计异常等六维度，生成包含红旗信号与严重程度的打假报告。
处理数据摄入阶段的冲突，包括结构重复、定义矛盾及近重复聚类。通过决策树判断同批次或重摄场景，执行静默替换、标记或重命名策略，并负责Stage 4的驱逐操作。
用于提议并执行评分标准（Rubric）或分桶（Bucket）升级。支持完整公式变更（含跨模型审核）和轻量级边界重校，通过严格流程验证排序一致性，确保评估模型迭代的安全性与准确性。
通过GA4 API分析网站性能、流量模式及转化数据，生成SEO报告和可执行建议。支持对比时段、诊断高跳出页面，适用于数据分析与性能优化场景。
用于在分享分析前验证其准确性、方法论和潜在偏见。检查SQL查询、计算逻辑及结论支持度，确保数据质量与可视化可靠性，生成置信度评估和改进建议。
