执行代码库定期维护，扫描并修复格式、死代码、重复逻辑及测试等问题。通过验证门控确保安全，为每个修复领域生成草稿PR和队列Issue，保持代码整洁。
针对 termio Swift 项目清理死代码和冗长注释。通过 periphery 扫描识别并剔除无效符号，同时精简超长的文档注释，所有删除操作均需通过编译验证，确保不破坏现有功能。
扫描代码库以识别架构摩擦并提出深度重构机会，旨在提升可测试性和AI导航能力。通过分析模块浅层化、耦合度等问题，生成包含Mermaid图表的HTML报告供用户选择深入优化。
激活抽象思维模式，从具体实例中识别重复模式，提取核心特征并构建可复用的通用模型或接口，用于代码重构、系统设计及问题求解。
指导如何将插件模块中的可选依赖提取到独立内容模块，确保宿主模块在无新模块时仍可工作。包含简单迁移和扩展点两种模式及详细的目录结构和IML配置步骤。
用于 deepseek-harness 仓库的代码简化技能，通过审计冗余代码、废弃逻辑和不必要的抽象，生成证据支持的 Agent Notes 以移除或合并表面面积。
代码重构编排技能，旨在不改变业务逻辑的前提下优化代码结构、命名及可读性。通过建立测试基线、分析代码异味并逐步实施重构，确保行为一致性与可维护性提升。
指导如何重构代码以消除技术债务，从最终目标状态出发，删除兼容性残留和意外复杂度，优化组件结构和共享规则，确保代码符合产品意图。
提供Kotlin Multiplatform架构指导，辅助判断代码共享策略、源码集放置及expect/actual模式使用。
执行 Tinycast 架构重构的指定阶段。解析路线图确定当前阶段，检查依赖与环境，读取规范后在边界内实施代码修改，不提交或记录进度。
遵循“先诊断后重构”原则，通过扫描代码结构、识别耦合与测试缺口，制定安全的依赖顺序，逐步执行变更并验证回归，避免盲目修改。
在CI中自动分析代码库，识别高杠杆的架构深化机会（如将浅层模块重构为深层），过滤已提案项后生成PRD格式的GitHub Issue。旨在提升测试性和AI可导航性，无需人工干预。
通过调用 Python 脚本执行代码重构分析、技术债务审查及代码质量改进。根据请求范围自动调整探索类别数量，直接运行脚本并遵循其输出结果。
