通过注入结构化日志代码到用户代码中，将调试信息发送至本地 HTTP 服务器并记录为 JSONL 文件，支持创建通道、读取日志及清理，辅助深入排查问题。
自动迭代PR直至CI通过并解决中高优先级审查反馈。通过脚本获取检查状态与反馈，修复代码缺陷及CI失败，跳过低优建议与非关键等待，最终报告合并就绪状态。
基于组织运行手册调查和诊断事故。通过URL或精确告警标识加载运行手册，按步骤执行只读诊断检查，验证事实并报告结果，确保不绕过安全策略。
提供针对复杂 Bug 和性能回归的系统化诊断流程，核心在于构建快速、确定性的反馈循环以定位问题。适用于用户报告故障、错误抛出或描述性能下降等场景。
配置 MCP 连接以启用 NetAlertX 运行时交互，支持数据库查询、网络扫描和设备管理等实时操作。
用于诊断和调优 Relax On-Policy Distillation (OPD/MOPD) 训练性能。针对教师引擎参数、显存限制、GPU 分配及多模态缓存进行优化，解决 OOM、超时或资源失衡问题，生成包含证据与具体修复方案的报告。
用于通过REST API、Web界面或git命令从GitHub恢复已删除或强制推送覆盖的提交内容，包括获取代码、差异和元数据。
用于调试 Okojo.Node 引擎在大型应用中的失败问题。通过复现、缩小范围、对比 Node/V8 行为及反汇编分析，定位并修复编译器或运行时兼容性问题，确保正确性并生成回归测试。
用于调查Bug、追溯事故原因或探索陌生代码区域，通过证据分级构建结构化案例文件。
诊断爬虫被拦截、限速或返回空内容的故障，按成本递增顺序排查原因。涵盖403/429错误、Cloudflare挑战及连接重置等场景，避免盲目使用昂贵代理或浏览器方案。
自动修复 TrueCourse 代码违规项。支持按差异或全量分析筛选，仅应用含 Fix 块的自动修复，并引导用户重新验证结果。
