针对AReaL分布式训练（FSDP2/TP等）的调试指南，涵盖死锁、结果错误、OOM及通信异常的排查步骤与工具使用。
提供 Kubernetes 集群、Pod、网络及存储故障的系统化调试工具包，涵盖 CrashLoopBackOff、Pending 等常见问题的诊断流程与安全操作规范。
指导在修复类任务中先复现失败再验证解决结果，规范BEFORE/AFTER状态文档记录，并检测Mock测试反模式，确保问题真实解决且无回归。
用于处理客户端逆向与Burp重放，解决安卓App、浏览器JS及桌面客户端的签名恢复、加密还原和请求链追踪问题，适用于已授权渗透测试场景。
修复 Lighthouse/PSI 中因对比度问题导致的无障碍审计失败，解决 CSS 滤镜、OKLCH 颜色及低透明度背景等引发的 SEO 性能问题。
用于处理 OpenKnowledge 故障报告与调试。通过 ok bug-report CLI 自动收集并脱敏诊断日志、系统信息及 IPC 错误，生成结构化 ZIP 包供用户提交 GitHub Issue，并提供版本过低时的更新建议及手动排查回退方案。
指导如何将直觉转化为可交付的修复方案，涵盖证据标准、假设预测及分析技巧。用于评估漏洞机制、验证结论可信度或证明修复有效性。
用于诊断复杂Bug和性能回退的专项技能。核心在于构建高置信度的反馈循环，通过测试、脚本或回放等手段快速定位问题根源，提升调试效率与准确性。
用于验证DART 3D场景和物理模拟正确性的技能，结合文本指标与无头渲染图像进行调试、审查和基准测试。
基于GitNexus的代码调试技能，通过query、context、trace和cypher工具追踪错误源头、调用链及执行流程，辅助定位Bug根因。
提供 TanStack AI 活动的可插拔、分类开关调试日志功能。支持全局开关及按类别（如请求、提供者、错误等）精细控制，并可接入 Pino/Winston 等自定义日志库，便于排查 AI 交互问题。
