模拟灰盒模糊测试的反馈循环，用于开放式调查。通过维护探索、线索和未解释结果笔记本，持续评估新发现与盲区，防止陷入循环，适用于无明确路径的研究、调试及数据分析等场景。
基于 Google 官方文档的 SEO 辅助技能，涵盖搜索优化、结构化数据配置、技术 SEO 及 Search Console 监控，旨在提升网站在 Google 搜索结果中的可见性。
辅助用户创建、编写或设计新的 Agent Skill（SKILL.md），涵盖意图捕获、现有技能查重、复用评估、内容编排及安装发布全流程，确保技能可发现且触发准确。
提供管理用户数据的统一工具，包括读取、更新和删除用户资料、偏好设置、自选股及投资组合信息。
进入头脑风暴模式，通过提问和探讨帮助用户澄清需求、探索权衡与边界，严禁规划或实现。适用于创意发散阶段，完成后引导使用/sweep命令将结果转为任务。
通过作者、编辑、读者三Agent协作，对指定主题进行深度研究与内容创作，产出结构清晰、可读性强且适合微信公众号发布的文章。
通过苏格拉底式追问收集视频需求，激发渲染能力，输出包含分镜表的标准化 video-spec.md。支持0-1创建与迭代修改，涵盖镜头粒度拆解、节奏转场设计及冲突检测。
用于解释决策逻辑、规则及图分析结果，提供可追溯性、因果背景和人类可读的推理依据。支持按ID解释决策因素或节点连接关系，返回置信度、证据链和建议步骤。
指导如何在一个消息中并行调用多个Task工具，以实现任务并发执行，显著提升多任务处理效率。
提供将假设转化为可交付结果的严谨研究方法论，涵盖证据评估、实验前预测及分析技巧，用于验证修复有效性并降低返工风险。
提供创建或更新 Agent Skill 的指导，涵盖技能结构、核心原则（如简洁性、自由度控制）及资源组织方式，帮助用户扩展 Claude 的专业能力。
提供编写高质量Agent Skill的指导原则，涵盖模型调用与用户调用的权衡、描述写作技巧及信息层级结构，旨在提升Skill的可预测性和确定性。
用于验证DART 3D场景和物理仿真的技能，通过文本指标（轨迹、碰撞）为主、无头渲染图像为辅的方式，检测动力学、碰撞及几何缺陷。
作为prd-taskmaster管道的交接阶段，检测用户环境能力并推荐单一执行模式。通过结构化交互引导用户选择，分发任务至对应模式或锁定提示，完成交接以便后续执行。
