代码库知识获取模式，通过迭代检索逐步优化上下文，解决子代理上下文不足问题。
用于快速构建对代码库结构、模式、流程和上下文的底层理解。通过直接调用自动化脚本执行探索，为后续的问题分析或重构提供基础认知，避免手动盲目探索。
提供DART 7多物理场、多求解器及多后端仿真架构的全局视图。涵盖World、Solver、Domain、Coupler及Compute-Graph的核心设计，指导用户理解抽象层级与所有权归属，辅助进行系统分析与开发决策。
作为基于证据的分析师，通过 MCP 工具查询 Codex 使用数据。支持仪表盘启动、Token 浪费诊断、上下文压缩优化及子代理分析，提供结构化证据与改进建议。
评估 npm/PyPI 包健康度，通过 API 获取版本、下载量等信号并解读，提供采用建议。
用于对比多个Agent记忆系统，分析其代码、基准测试和架构。通过检索性能报告、社区反馈等维度（如内存类型、检索策略、可扩展性）生成比较矩阵及推荐摘要，辅助技术选型。
用于查询 AWS NKI 文档的技能，支持 API 查找、教程指引、错误码解释及架构优化指南检索。通过索引文件快速定位并汇总相关技术细节。
用于设计或审计 ACM SoCC 论文实验评估，强调使用真实部署、代表性负载，报告尾延迟与成本，确保公平基线及可复现性。
用于通过Context7或llms.txt脚本检索库和框架的技术文档、API说明及特性分析，提供自动化的查询分类、内容获取与结果分析工作流。
针对明星开源项目，从宣传声明到源码证据进行深度拆解审计。验证架构真实性、算法含量及营销水分，输出包含代码路径、能力边界与Tradeoff分析的对比报告，辅助技术选型与学习。
针对代码库特定领域（技术、架构等）执行轻量级扫描，生成针对性文档。作为全面映射的替代方案，仅启动单个代理进行分析，适用于快速评估代码质量与架构关注点。
提供代码库智能探索工具的选择指南，涵盖包概览、符号定义、调用链追踪及变更影响评估。通过分级策略引导用户高效使用MCP、Serena和GitNexus等工具，辅助理解Genesis架构与调试代码路径。
用于从官方 Salesforce 文档站点检索权威资料，解决 JS 渲染页面抓取难题。适用于用户查询 Apex、API、LWC、Agentforce 或设置指南等场景，确保答案基于官方来源而非第三方博客。
提供Venice模型目录发现API，用于运行时根据能力、约束和价格选择合适模型，解析ID别名及验证请求参数。
