用于审计和维护LLM Wiki知识库的健康度。检查断链、缺失元数据、重复主题及内容陈旧等问题，生成结构化报告，并支持通过--fix参数自动修复安全的基础设施问题。
用于发现AI水印检测与清除库的覆盖缺口，执行新鲜数据发现、历史回放、移除一致性验证及校准。适用于语料库缺口挖掘、定期信号审计和新提供商发现。
提供基于Effect框架的HTTP API端到端测试指南，涵盖服务层构建、测试服务器启动及客户端注入，强调Layer组合顺序与路径参数处理等关键规则。
通过迭代运行测试用例、评估结果并利用LLM分析失败原因，自动优化FreeCAD AI技能的SKILL.md指令，直至得分收敛或达到最大迭代次数。
Peekaboo是macOS UI自动化CLI，支持屏幕捕获、UI元素识别与交互（点击/输入等）及应用管理。用于自动化测试、GUI操作脚本化及系统状态检查。
驱动应用内浏览器，支持页面导航、无障碍树快照读取、点击输入、截图及表单填写。遵循观察-行动循环，确保操作可追溯且用户可见，适用于自动化网页交互与验证场景。
在本地 Windows ARM64 QEMU VM 中运行 Nub 测试与调试探针，执行环境预检、VM 生命周期管理及通过 SSH 传输执行脚本。
验证脚手架工具的Ed25519签名完整性，快速判断文件集是否由发布者签署。专用于CI流水线、联邦握手及多签工作流中的轻量级签名校验，独立于完整发布就绪检查。
用于审查、编写和清理测试代码的 Skill。包含作者门禁、审计模式和战役模式，旨在提升测试价值，剔除低效或耦合实现的测试，确保测试聚焦于行为契约而非实现细节。
作为独立验证者审查代码变更，通过运行测试和检查范围来拒绝或批准。新增防提示注入机制，将不可信输入视为数据并清洗恶意字符，防止代理被攻击。
指导编写高质量Java单元测试，使用JUnit 5和AssertJ框架，遵循AAA模式和命名规范。适用于新增测试、改进覆盖率及代码审查场景。
提供经过筛选的用户名列表，用于授权的渗透测试、漏洞赏金计划及CTF竞赛中的用户名枚举、默认凭证测试和用户发现。仅限合法安全研究使用。
提供语言无关的测试原则，指导测试选择、设计、Mock及数据层测试。强调通过集成/E2E证明行为，确保测试质量与维护性，适用于编写、范围决策及审查测试场景。
