提供AI客服Agent提示词优化指南，强调基于数据诊断而非盲目修改。通过排查执行日志、拦截原因及成本等指标定位问题，指导用户安全地重写和测试新提示词版本，以提升Agent性能和转化率。
指导以增量方式实现功能，通过薄垂直切片、测试和验证循环管理复杂变更。适用于多文件修改、新功能构建及重构，避免一次性编写过多代码，确保系统始终处于可测试状态。
作为Sepia重构技能的包装器，引导用户进行最小化的就地文本修订。需调用上游canonical文件并绑定refactor操作，禁止切换其他功能或执行外部动作。
通过Python REPL触发持续工具链优化，分析对话轨迹并更新提示词、记忆或技能等配置。适用于发现重复失败、可复用策略或行为规范时，将其持久化为工具链条目以增强系统能力。
提供代码库设计词汇与原则，指导构建高内聚、低耦合的深度模块。用于优化接口设计、明确职责边界、提升代码可测试性与AI可读性，适用于重构或新建模块时的架构决策。
提供跨框架插件迁移的通用方法论，涵盖耦合点盘点、变更分类、分阶段实施与验证，适用于无特定框架文档时的版本升级。
激活抽象思维模式，从具体实例中识别重复模式，提取核心特征并创建可复用的通用模型或接口。
指导如何从最终目标状态重构代码，删除兼容性和历史包袱。通过识别真实调用者、重塑产品表面、集中共享规则及验证流程，实现无技术债务的代码优化。
一种非破坏性代码重构分析方法，通过先生成“物料清单”式诊断报告，识别死代码、复杂度及性能瓶颈，再经用户授权后执行修改。
协调并委托子代理根据实现反馈修订 Ralph 规范文档。负责解析状态、执行脚本同步原型，确保需求、设计和任务文件的级联更新，并保留关键概念。
简化代码、文本或计划，在保持原有意图不变的前提下消除冗余逻辑、重复代码和命名不清等问题。通过小步修改并验证行为，确保结果更简洁且功能一致。
指导编写可读、可维护代码的规范，涵盖DRY、KISS、YAGNI等原则。用于重构代码、提升命名质量及审查代码质量，旨在降低复杂度并消除重复逻辑。
