用于诊断 SDK 生成失败的根本原因，分析错误输出并制定修复策略。通过分类问题类型（如覆盖层修复、规范修正或用户决策），提供具体的解决步骤和工具使用建议，帮助用户恢复 SDK 构建。
针对日志、构建输出等中间内容重复的大文件，通过采样首尾片段并报告缺失区间来高效分析，避免全量读取。适用于排查错误和检查配置，不适用于源码或配置文件。
为无人值守子系统添加结构化日志、健康检查和失败状态持久化，确保后续Agent能独立诊断问题。核心原则是记录决策而非活动，并显式暴露失败原因。
通过 Traceway CLI 进行生产环境可观测性操作，包括登录、查询异常/日志/指标及调试问题至根因。支持性能诊断和错误排查，辅助开发者快速定位并解决线上故障。
通过MCP工具检查运行中IntelliJ IDE的进程状态，用于排查卡顿、线程阻塞及性能问题。提供轻量采样和原始转储两种捕获方式，并指导如何解读CPU负载与线程状态数据。
用于运维问题排查的Skill，通过GitHub CLI、Sentry及Linear等工具自动收集和分析未解决Issue与PR，结合偏好配置与安全凭证进行跨平台故障诊断与分发。
用于调试和优化 Android/Gradle 构建性能，涵盖慢构建排查、构建扫描分析、瓶颈定位及缓存等优化策略实施。
提供Kubernetes集群、工作负载、网络及存储问题的系统化诊断与修复方案，涵盖Pod故障、DNS、部署回滚等场景，强调安全优先的只读诊断流程。
用于自动诊断并修复CI流水线中的失败检查。通过定位失败任务、本地复现问题、最小化范围修复根因，并处理分支合并策略，最终推动CI重新运行直至通过，保障代码质量与发布流程。
通过查询 GitHub Commit 的 Check-runs 而非 Run 结论，准确诊断 CI 失败状态。解决因并发取消导致的漏报问题，提供标准化的排查命令与分页陷阱规避指南。
解析CI失败日志，识别故障作业与步骤，按flake、regression、env或config分类，并建议最小修复、观察或人工升级。适用于CI巡检循环中在尝试修复前进行初步排查和决策。
提供在 AWS Trainium/Inferentia 硬件上调试 NKI 内核编译和执行的标准化工作流，涵盖环境配置、平台检测及编译错误排查。
诊断SSH连接失败、tmux恢复异常、主机密钥警告及认证错误等故障，提供安全排查与修复建议。
诊断并修复 Harness 工作流中 Cursor 后端故障。用于处理 cursor:rescue 调用、Cursor 委派失败、cursor-agent 缺失、setup-cursor 错误或后端意外回退至 claude 的场景，提供根因分析与最小化修复方案。
