性能分析技能，遵循先测量后优化原则，通过系统 profiling 识别 CPU、内存等瓶颈，提供基于证据的优化建议。
用于在真实FUSE环境下端到端调试computerd，隔离内核级死锁与同步问题。通过Docker容器运行二进制并模拟DO侧同步，适用于单元测试无法复现的本地FUSE Bug排查。
用于诊断 diffsitter 产生错误 diff 输出的问题。通过追踪从解析、AST 处理到块生成的完整流水线，定位语言检测、语法解析或节点过滤等阶段的故障原因。
n8n工作流验证专家，解读校验错误与警告，指导修复配置问题。适用于处理validate_node返回的报错、区分误报、理解校验循环及自动修复能力。
用于调试和优化 Android/Gradle 构建性能。涵盖慢构建排查、CI/CD 性能分析、构建扫描解读及编译瓶颈识别，提供基线测量、阶段定位与具体优化方案。
针对已验证的安全漏洞进行最小化代码修复与验证。在确保不影响合法行为的前提下，关闭安全边界并保留兼容性，通过运行时或静态分析确认修复有效性，若无需修复则证明其安全性。
系统化排查技术故障的 Skill，强调先定位根因再修复。包含根因调查、模式分析、假设验证及实施四个阶段，并在三次修复失败后触发架构级升级检查，防止盲目修补。
针对Seedance 2.0生成失败（模糊、抖动等）进行根因诊断的技能。通过加载导演阅读和故障图谱，分析注意力稀释等机制问题，提供修复方案而非简单重写，旨在挽救创意并恢复用户信心。
通过解析 Copilot CLI 会话的事件日志，排查请求耗时、工具调用异常或指令未加载等意外行为，基于日志证据进行故障诊断。
通过注入结构化日志代码并发送至本地HTTP服务器，实现深入调试。支持创建日志通道、构造URL、注入带区域标记的fetch调用、读取JSONL日志及清理，辅助开发者分析程序运行状态。
自主iOS Bug修复技能，通过调用gstack工具链自动分析并修复iOS应用中的崩溃问题。
提供基于SHAP框架的机器学习模型解释能力，涵盖不同模型类型的解释器选择、特征归因计算及多种可视化方法，用于调试模型、分析公平性及生成可解释报告。
专注调试 Zoom 集成中的认证、API、Webhook 或 SDK 问题。通过定位失败层、收集关键证据、生成假设及验证计划，快速解决故障并路由至相关技能文档。
