为 Claude Code 配置轻量级多智能体编排，利用 Beads CLI 和 Git worktrees 实现任务跟踪、代理委派及隔离执行，支持自动检测与 Kanban UI 集成。
辅助创始人或产品经理将产品想法、功能请求转化为以结果为导向的路线图。通过RICE评分、依赖分析和容量校验，制定按时间阶段排序的优先事项计划。
面向 DeepSeek V4 模型的多步或规划驱动任务最佳实践。规范了事实核查、计划制定、文件状态管理及工具使用等规则，确保执行过程可控并输出完整证据链。
并行批量获取并评估仓库中所有开放的 GitHub Issues、PRs 和 Discussions，生成优先级排序报告，指导维护者优先处理哪些内容。
提供受控的AI系统演化框架，通过Intent Work Order、WOOP、VOI决策和Human Gate等机制，规范Prompt、RAG及Agent工作流的迭代与审计，确保变更可逆且符合业务意图。
TaskFlow 用于创建持久化的多步骤工作流，支持跨 detached 任务保持单一所有者上下文、状态持久化及冲突安全。适用于需等待外部系统或子代理的后台作业。
Loopy的兼容别名，用于在现有安装或旧指令中调用。提供发现、推荐、审计、修复、定制、执行和复盘等闭环工作流，帮助用户识别重复性工作并转化为有边界的反馈系统。
将当前对话内容压缩为交接文档，以便新 Agent 继续工作。保存至系统临时目录，包含建议技能列表，避免重复已有工件内容，并自动脱敏敏感信息。
用于管理长期、跨上下文的自主任务（Epic），防止目标漂移。通过维护CANON规范、工作草稿和任务列表三个核心工件，确保长时间无人监督执行时的连贯性与正确性。
作为工程循环的感知节点，自动分析近期CI失败、Issue、提交及对话，生成结构化优先级报告。输出高优行动项、观察项及噪音过滤结果，并更新状态文件，为后续自动化处理提供决策依据。
指导设计多AI智能体团队以并行处理复杂任务，涵盖角色分解、上下文隔离、协调模式选择及质量审查机制。
法律研究与分析场景的LLM路由助手，基于2026年中基准测试数据，通过询问成本、速度、准确性和隐私等关键约束，推荐最适合的法律推理模型及备用方案。
分析任务本质并匹配最小技能集，生成执行指导与元认知警示。用于诊断工作流中的风险识别、验证策略及关键行动建议，确保选择最必要的规则以应对具体缺陷或实施需求。
将对话会话转化为高质量 Claude Skill，涵盖研究、规划及总结。在构建前需获得用户批准，确保符合最佳实践并明确技能用途与调用方式。
