Python统计建模库技能，支持OLS、GLM、ARIMA等模型拟合、假设检验、诊断分析及因果推断，适用于计量经济学与时间序列分析。
利用coreai-opt系统探索PyTorch模型的量化和调色板化压缩配置，提供精度与体积的权衡分析。
检索并合成Google官方开发者文档，支持Cloud、AI、Android等平台的技术查询。通过MCP工具或REST API获取CLI命令、API语法及架构指南，确保答案准确且可执行。
基于SocratiCode工具探索和理解代码库，通过语义搜索、依赖图谱分析架构与功能位置，辅助开发者快速定位代码并降低上下文消耗。
针对需深度审查的功能或产品领域，提供结构化风险分析。评估潜在风险场景、可能性与影响，分析现有缓解措施及剩余风险，并参考监管环境与先例，输出独立评估报告。
该技能用于抓取指定URL内容并生成结构化Markdown摘要，包含标题、概述和关键点。适用于用户要求总结网页或提供链接询问内容的场景，仅返回结果不写入文件。
激活研究员代理，针对特定主题进行深度网络搜索与多源交叉验证。结合项目上下文和独立创业者背景，产出包含摘要、关键发现、机会、风险及下一步行动建议的结构化研究报告，并保存至指定目录。
用于研究过去30天特定话题在Reddit、X、YouTube等平台的公众讨论与互动数据。包含多源聚合及来源健康检查功能，确保研究报告的准确性与完整性。
用于从零发现盈利商业机会的引擎。分析市场空白、趋势及竞争格局，结合用户技能与资源进行严格验证，适用于寻找创意或市场调研场景。
挖掘公开评论、应用商店及论坛中的客户声音，识别未满足需求与竞品弱点。通过结构化流程提取真实引语，生成假设性洞察以指导产品决策或后续访谈验证。
提供基于证据的网页与开源研究能力，支持事实核查、多源对比及构建决策。通过分解问题、并行搜索及GitHub代码库分析，评估现有实现以决定采用、适配或新建，确保结论有据可依。
作为批判性思维伙伴，在功能或架构决策初期探索新想法。通过逐步提问、审查现有代码与文档，分析问题的真实性、产品契合度、替代方案及潜在风险，帮助用户澄清假设并形成清晰推荐，避免盲目进入实施计划。
用于将模糊的研究意图转化为North Star研究简报及方向候选。维护冷启动、温启动和热启动工作流，管理相关合约、模块、测试及发布门禁，确保文档与代码一致性。
