对现有 Convex 应用进行审计与优化。通过调用 launch-readiness 获取评分报告，执行组件升级和可观测性配置（如 sentinel），生成包含安全、数据丢失优先级的修复计划，并在用户确认后实施，最后重新评估以展示改进效果。
提供安全的跨文件重构能力，支持重命名、提取、内联、移动、拆分和合并等操作。通过建立类型/测试基线、详细规划及逐文件执行，确保零回归并具备自动回滚机制。
用于在USD中验证和构建多臂机器人关节，涵盖程序化组装、Isaac Robot Schema应用及部署前扁平化处理。适用于创建、重构或调试机器人模型。
用于将混乱的 Agent 配置迁移为多端一致（Claude/Codex/Grok）的结构化工作台。通过审计规则、识别真源、统一命名及生成桥接，实现跨平台兼容与长期维护。
基于Vercel工程的React与Next.js性能优化指南，涵盖消除数据瀑布、代码分割及服务端渲染等57条规则，用于指导代码编写、审查与重构以提升应用性能。
提供 React 和 Next.js 性能优化指南，涵盖消除数据瀑布、包体积优化及服务端性能等规则。用于指导代码编写、审查与重构，确保最佳实践。
用于系统化识别、评估、修复和验证技术债务的团队协作技能。通过协调者调度扫描、评估、规划、执行和验证等角色，实现代码库技术债务的全流程治理。
将Kotlin多平台项目commonMain中的类拆分为JVM和非JVM部分，生成API接口、实现类及expect声明，以支持JVM特定功能。
指导升级vllm-omni的NPU模型运行器以对齐最新vllm-ascend代码，同时保留多模态特定逻辑。
用于评估和自动化升级Azure工作负载（如函数计划、SKU变更）及跨服务迁移，同时支持Java Azure SDK从旧版到新版的代码现代化改造。
提供MVC、分层架构等设计模式知识，辅助进行系统架构设计与实现方案选型。
自主进化代码优化引擎，通过锦标赛选择机制迭代改进代码。适用于性能、覆盖率等可量化目标的优化任务，自动执行研究、规划、执行及评估全流程。
自动发现代码库中所有FIXME注释，合并跨文件相关任务后完整实现所需功能，验证无误后移除注释。适用于用户请求修复FIXME或执行fixme命令时。
