分析 Claude Code 使用成本，基于 OpenTelemetry 数据提供按用户、会话、模型及 Token 维度的支出拆解与优化建议。
用于在开发任务中决策并选择最合适的信息源（如本地代码、文档工具或网络搜索），确保依据最新准确的参考资料进行证据收集与验证，避免使用过时工具。
评估新工具是否纳入技术栈。通过需求声明、现有工具重叠审计、预定义标准的试用设计及安全审查，产出采用或拒绝的最终裁决及理由，避免盲目引入工具。
统一GitHub仓库情报技能，通过catalog/scan生成优先机会报告，通过actions/ideas生成可执行行动建议，通过builders/map映射生态构建者。支持全链路或单分支扫描，为下游技能提供结构化数据与代码级机会。
指导设计或审计 SoCC 会议实验评估，强调使用真实部署、代表性负载及公平基线。要求报告尾延迟与成本而非仅均值，确保多租户扩展性、可复现性及证据与云声明匹配，以应对跨领域审稿人质疑。
用于可视化分析项目后端AI工具（Claude/Codex/Cursor）的使用情况与委托频率。支持生成HTML评分卡或终端摘要，仅按需触发，不介入实施、审查或规划工作。
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