将研究型Spike的产出物转化为项目级可复用Agent Skill，实现知识沉淀与自动加载。
作为Autoprompt体系的L3执行者，负责在激活范围内审查仓库、验证任务简报，并生成可执行的ROADMAP.md或提供侦察证据。强调无嵌套运行及严格的权限校验。
用于创建、编辑和检查Berd技能文件夹及SKILL.md文件。支持技能命名规范、存储范围决策、格式定义及内容编排，帮助用户构建可复用的技能模块。
用于初始化仓库以适配工程技能集，通过探索现有配置并引导用户确认，自动搭建 Issue 追踪器、分类标签体系及领域文档结构。
用于 Omarchy Linux 桌面环境的终端用户自定义配置。涵盖 Hyprland、终端、主题及系统设置文件的编辑与优化，适用于外观定制和日常使用配置。
提供 MCP Server 开发指南，涵盖从研究规划到工具设计的完整流程。指导开发者使用 Python 或 TypeScript 构建高质量、易于 LLM 调用的外部服务集成服务器，强调 API 覆盖、命名规范及错误处理。
指导将平台模块集从聚合模块组迁移为独立的手写包装插件，包括创建JPS模块、配置plugin.xml及处理依赖关系。
提供日式禅意花园场景资源，包含沙纹、岩石、桥梁、宝塔等元素及风动、花瓣飘落等动画效果，支持加载和分支定制。
指导Bot创建经过审查的验证技能，用于启动、驱动和验证特定应用或项目。通过检查项目环境、证明工作流并起草包含启动、健康检查和清理等步骤的SKILL.md，最终提交待审。
指导在语音交互中设计生成式UI，强调以听和确认为主。规范状态管理、组件布局及工具调用，确保界面紧凑、信息真实且支持决策，避免无意义的UI冗余。
检测Python Agent代码中的框架导入并映射到Omnigent执行器类型，支持Claude和OpenAI SDK，提示不支持框架的替代方案。
用于向 Archestra MCP 目录添加新服务器或审查提交。自动从 URL 派生名称，探测远程服务端点以获取工具、传输和认证信息，处理图标编码并校验清单格式，最终生成 PR。
指导用户创建或更新 Skill 的指南。提供关于技能模块化结构、核心设计原则（如简洁性、自由度控制）及文件组成的规范，帮助用户扩展 AI 能力并集成特定领域知识或工具。
