用于构建和精炼领域模型，挑战模糊术语，讨论边缘场景，并在设计时即时记录决策。适用于确定词汇、评估命名或涉及文档变更的场景。
用于在项目任务完成后，将调试、实现或讨论中获得的有价值信息（如契约、约定、设计决策）捕获并更新到 .trellis/spec/ 代码规范文档中，以固化可执行合同和最佳实践。
将当前对话中已确定的计划综合为里程碑简报（PRD），生成持久化的上下文文档，供后续执行使用。不重新访谈，仅提炼已有决策与模块设计。
提供面向 Agent 的文档编写指南，涵盖 SKILL.md、AGENTS.md 等文件的结构优化。重点讲解上下文指针的触发机制、上下文与认知负载管理以及信息层级设计，旨在提升 Agent 读取文档的可预测性和效率。
记录高价值的工程教训，防止重复踩坑。当遇到需上级指导或长期调试后顿悟的复杂Bug时自动创建文档，结构化总结症状、根因和可复用规则，并在解决难题前检索历史经验。
用于检测和修复代码注释、文档及笔记中泄露的推理过程文本，如过时的引用、版本叙事和审查对话，确保内容仅反映当前仓库状态。
将API重命名、标志移除等破坏性变更转化为具体的升级步骤指南。通过对比示例和机械式操作指引，帮助用户从旧版本平滑迁移至新版本，降低摩擦成本。
用于编写和编辑 Archestra 产品文档的 Skill，规定内容结构、语气风格及写作流程，确保文档准确简洁。
专注于技术文档写作，支持生成架构决策记录、系统文档、API参考及运维手册。通过模板和受众分析，确保文档准确、可验证且版本可控，避免文档漂移。
提供编写 Pull/Merge Request 描述的风格指南，指导如何清晰阐述问题、解决方案及验证方法。适用于 GitHub PR 创建与编辑场景。
该技能用于为代码库生成层级化的 AGENTS.md 知识库，支持按复杂度评分的子目录文档创建。通过并行探索代理分析项目结构、入口点和约定，并自动更新或从头生成文档。
提供Caveman模式及命令的快速参考，涵盖Lite/Full/Ultra等文本压缩风格、文言文变体及提交信息、PR评论等技能触发方式，支持配置默认模式。
