利用 Claude 子代理对 archestra-bench 运行结果进行 Map-Reduce 分析，生成 Tier-1/Tier-2 改进报告。通过 Rust 工具准备数据，使用 Workflow 工具并行执行各 rollout 的审查与聚合，无需 API Key。
用于生成Pine Script策略的综合绩效报告，包含指标、交易分析、收益曲线及改进建议。适用于回测后评估策略表现并提供优化方案。
用于设计跨云及混合环境的受管智能分析解决方案，涵盖需求发现、架构设计及验证。支持使用Knowledge Catalog和Spark Lightning Engine处理结构化与非结构化数据，建立元数据治理并集成Agentic IDE工作流。
分析 Text2SQL 追踪数据与评估结果，对系统提示词、技能及语义元数据进行保守且通用的优化，以提升 Agent 正确性与效率，避免过拟合。
提供ClickHouse架构设计决策支持，根据工作负载类型选择数据摄入或建模模式，并附带官方文档引用和建议溯源分类。
学术论文打假检测器，基于耿同学精神，通过读取PDF并执行六式检测法（图片复用、数据造假、拼接、统计异常等），识别学术不端行为并生成评级报告。
将历史SQL表使用数据转换为类型化的证据，用于确定性的模式投影。包含读取原始文件、生成使用叙事及调用证据工具的标准化流程，并严格验证标识符有效性。
对比两份授权的投资研究记录，检查事实、评分和判断的变化。用于本地化投资审查，不涉及API调用或账户历史访问，确保结果真实可靠。
对学术参考文献进行多源交叉验证，逐字段比对作者、标题、DOI等元数据，识别冲突与错误并输出结构化报告。支持批量处理及Zotero同步，适用于论文提交前核查或审稿纠错。
用于提议并执行评分标准（rubric）或分值区间（bucket）的升级与重校。支持完整公式变更（含跨模型审核）和轻量级边界调整，确保评估体系的准确性与一致性。
通过Google Analytics Data API拉取GA4数据，生成SEO报告、流量分析及转化诊断等可执行建议。支持自定义脚本分析网站性能、跳出率及多时段对比，助力数据驱动优化。
用于LAMMPS轨迹的原子后处理，构建OVITO管线以渲染粒子数据、生成可视化证据及动画。区分GUI与Python自动化，确保输出来源标注准确，适用于分子动力学结果的审查与展示。
在分享数据分析前，对方法论、准确性、计算逻辑及潜在偏差进行全面审查，确保结论由数据支撑，提升分析质量与可信度。
