指导在verl-omni中新增奖励计分器，包括复制参考实现、编写compute_score函数、配置运行参数及编写CPU测试。适用于多模态强化学习场景下的奖励模型集成。
针对PyTorch/CUDA等性能敏感代码的审查与优化工作流，强调基于基准测试和剖析的数据驱动决策。
用于提议并执行评估标准（rubric）或评分桶（bucket）的升级与重校。支持完整公式变更和轻量边界调整两种模式，包含前置检查、多步验证及跨模型审核流程。
提供MATLAB信号频谱分析能力，涵盖非参数与参数估计方法。用于计算PSD、频谱峰值、带宽及流式分析，指导选择合适算法并提取指标。
提供dbt模型索引，辅助在BigQuery数据仓库中定位表、解析模糊查询需求并指导SQL编写，涵盖模型描述、适用场景及生产环境注意事项。
用于分析和处理电子表格数据（如Excel/CSV），通过理解数据结构、识别关键指标并进行计算转换，提取洞察并提供建议。
提供合规的数据与研究工具使用指南，涵盖宏观、SEC文档等只读数据查询。强调回测时的时间窗口限制（避免未来数据泄露）及证据记录规范，确保投资决策基于准确的历史事实。
将RDF/OWL本体文件导入仓库目录，完成元数据整理、分类、验证及编译，生成符合规范的目录条目。
通过 OpenAI Images API（GPT Image, DALL-E）生成图片，支持批量处理、随机提示词及 HTML 画廊输出。
通过GA4 Data API拉取数据，生成SEO日报、流量分析及转化诊断等 actionable 建议。支持TypeScript脚本运行，涵盖性能回顾、来源对比及异常检测。
针对LAMMPS轨迹的原子后处理技能，涵盖OVITO管线构建、渲染及证据导出。用于区分原生输出与替代方案，确保分子动力学结果的可视化准确性与可追溯性。
策略发现技能，提供策略列表、状态查询及证据验证。通过Alpha Zoo和SDM存储库的前端接口，基于回测证据而非标签回答策略存在性与状态问题，支持按市场机制筛选，并负责刷新本地回测证据缓存。
使用 TRL 库对 Transformer 语言模型进行训练和微调，支持 SFT、DPO、GRPO、RLOO 及奖励模型训练等后训练技术。
