视频QA默认筛查流程，优先本地解码检查，合规后路由至云端推理。输出清晰、标记或不确定结果，严格限制权限与调用阈值，确保数据隐私与审核严谨性。
提供出版级科学图表的规范，确保最终交付数据的准确性、一致性和可读性。涵盖数据保真度、标签精简、颜色语义及布局验证，适用于报告或论文中的正式图表，排除探索性分析。
指导如何严谨地进行定量分析，包括界定决策导向问题、选择对比基准、验证数据质量及识别统计陷阱，确保结论可靠。
利用Claude子代理对archestra-bench运行结果进行Map-Reduce分析，生成Tier-1/Tier-2改进报告。通过Rust工具准备数据，使用Workflow工具并行执行评估，最终输出推荐建议。
影视剧作工坊交付审核模块，作为质量闭环闸门，执行PV校验与TD放行。依据T2V/I2V等模式的合规判据（G1-G10等）判定文件合规性，维护负面约束总库，并提供失败分层诊断、镜头裁定及预检清单，确保交付物符合标准。
用于生成收盘市场简报、特征运行差异分析、自选股审查及主题检查。基于 StockScreenClaude MCP 工具，提供结构化市场分析并处理数据新鲜度与推荐验证。
提供ClickHouse最佳实践指南，涵盖表结构设计、查询优化及数据写入。包含28条规则，用于在审查Schema、Query和Insert策略时提供具体检查项和建议，确保符合ClickHouse列式存储特性。
用于对比两份本地授权的投资研究记录，检查事实、评分和判断的变化。通过Python脚本执行本地差异分析，输出可比变化、数据缺口及需复核的判断，不涉及云端访问或交易回测。
对学术文献进行多源交叉验证，逐字段对比作者、标题、年份等元数据，检测DOI冲突、作者顺序异常及页码偏差，输出结构化报告并支持Zotero同步修正。
基于Dean/Ghemawat性能原则的PyTorch/CUDA/Triton性能审查与优化工作流，用于热点代码审查、基准测试设计及延迟/吞吐量优化。
用于提议并执行评分标准（Rubric）或分桶（Bucket）升级的 Skill。支持完整公式变更与轻量边界重校两种模式，强制包含跨模型审核与校准池重打分流程，确保评分体系调整的严谨性与一致性。
通过Google Analytics 4 API拉取数据，生成SEO报告、流量模式分析及转化诊断，提供数据驱动优化建议。支持每日自动报告与多维度对比，适用于网站性能审查和流量归因分析。
在分享分析前验证其准确性、方法论和偏差，确保结论由数据支持。适用于审查SQL查询、计算逻辑及可视化结果，生成置信度评估与改进建议。
