用于迭代构建、运行和审计 Harbor 评估任务。通过映射 Agent 环境、设计测试用例及验证器，结合用户反馈循环，生成并验证基准测试与评估案例。
针对游戏构建进行证据化质量验证，涵盖运行稳定性、核心循环、渲染表现、本地化及首次上手体验等维度。通过自动化检查与人工取证结合，确保游戏在目标环境下的可玩性与设计一致性。
对网文项目执行只读体检，检查目录结构、文件完整性、RAG配置及依赖是否匹配当前阶段。不修改文件，仅输出诊断报告与修复建议。
指导在VS Code仓库中运行单元测试，优先使用runTests工具，备选平台脚本。支持按文件、名称过滤及覆盖率收集，适用于测试执行与验证场景。
提供代码提交前的综合验证流程，涵盖构建、类型检查、Lint、测试覆盖率及安全扫描，生成报告确保质量。
提供NEJM期刊插图准备规范，涵盖分辨率、矢量格式及内部插画政策。内置Python代码用于校验图像DPI是否符合投稿要求，辅助作者合规提交图文素材。
全链路验证技能，自动推断用户构建的功能故事，并协调浏览器、API、数据层及环境配置进行端到端完整性校验。
针对Lemma应用进行端到端QA，涵盖认证本地及部署环境。通过模拟真实用户旅程，验证UI行为、权限控制（RLS）、状态管理及部署正确性，并生成基于证据的缺陷报告与发布结论。
提供代码修改后的强制自检流程，通过29条规则及变更类型索引，执行预扫描、完整性校验与面包屑播种，防止重复Bug并提升代码质量。
在提交PR前执行本地验证流程，按成本从低到高依次检查代码范围、类型、前后端测试、构建及格式化，确保PR质量与合规性。
在代码完成流程中验证测试覆盖率和质量，通过非阻塞式警告鼓励开发者编写测试。评估测试存在性、覆盖策略及AAA模式，引导建立测试习惯而非强制拦截。
强制AI在执行任何完成声明前必须运行并展示新鲜验证证据（如测试日志、构建输出），严禁基于假设或过往记忆断言成功，旨在消除幻觉并确保结果真实性。
指导为AReaL项目添加单元测试，涵盖测试类型、文件结构、编写规范及CI策略，适用于新增功能测试或提升覆盖率场景。
强制在声称工作完成前必须运行验证命令并确认输出，严禁无证据断言。涵盖测试、构建、代码审查等场景，确保结果真实可靠，防止因推测或疲劳导致的错误提交。
