用于对 GitHub Issue 进行分类和评估。检查问题在最新代码中是否有效，判断状态（如已修复、重复等），并生成包含理由和建议下一步操作的报告，但不执行关闭或评论操作。
TaskMaster管道Phase 0设置技能，自动检测后端、初始化项目配置及自定义模板，确保AI流水线就绪。仅在遇到硬性阻塞时询问用户，完成后进入发现阶段。
引导用户通过交互式向导创建基于LLM Wiki模式的Obsidian知识库。涵盖设置名称、路径、领域主题、多AI代理配置及可选CLI工具，最终执行脚本搭建目录结构并生成配置文件。
基于Google Maps查找指定类别和位置的本地商家，获取联系方式、评分及营业时间。通过优化查询节省积分，支持结果过滤与导出，适用于市场调研或潜在客户开发。
根据用户故事文件生成低保真线框图，支持ASCII、SVG或HTML格式。自动适配Web和TUI目标，确保输出完整并需人工审批后方可进入下游设计阶段。
用于查询 Codex 本地日志的令牌用量、模型效率及会话统计。支持启动实时仪表盘、导出 CSV 或按线程排名查看聚合数据，严格保护隐私不返回原始提示词。
提供工程实现核心原则，强调先读上下文、验证外部数据真实结构、通过实际运行快速闭环测试，并善用工具资源，确保代码准确可靠。
将论文或技术内容转化为高真实感AIGC幻灯片。通过叙事规划、逐页视觉导演及生图模型生成16:9图片，最终合成PPTX/PDF，适用于学术汇报与技术分享。
针对 AnkiDroid 项目的 Pull Request 或分支进行全方位代码审查。依据 reviewer-guide 标准，检查阻塞项、规范符合性及非阻塞建议。需获取最新 PR 数据及关联 Issue 上下文，避免重复反馈，严禁直接操作 GitHub，仅输出审查结果。
Flounder是自主白帽安全审计技能，用于对代码库、智能合约等进行漏洞调查、攻击测试及报告生成。支持盲审、事件调查等模式，涵盖准备、映射、挖掘、验证全流程，并管理沙箱执行、预算及证据链。
用于分析前端性能录制文件，识别渲染帧、脚本执行及CPU热点瓶颈。通过读取源码提出排序后的优化建议（如缓存、算法优化），并在用户实施后对比验证效果，以提升应用交互性能。
将原始用户研究数据（如访谈、反馈）转化为结构化洞察。通过元数据记录、痛点提取及JTBD框架分析，生成单份摘要与跨源综合报告，识别关键发现并评估置信度，辅助产品决策。
基于花生十三体系的公考行测申论解题助手，覆盖资料、数量、言语、判断等模块。提供单题讲解、速算技巧、套题复盘及备考规划，支持题目图片识别与策略咨询，助力高效备考。
用于在执行前验证实现工作的正确性。根据用户描述或参数，通过代码检查和文件审查生成包含状态、证据、风险和下一步行动的紧凑结论，优先确保实质验证而非口头保证。
针对中国大陆求职场景，基于JD与真实经历优化简历。执行解析、映射、诊断、追问及重写，生成ATS友好版本及面试话术，确保内容真实可验证，严禁造假。
