分析Claude Code使用成本，基于OpenTelemetry数据提供用户支出、昂贵会话、上下文膨胀及模型/token成本分解的结构化框架与查询模板。
统一GitHub仓库情报技能，通过catalog/scan生成优先机会报告，通过actions/ideas生成可执行行动建议，通过builders/map映射生态构建者。支持全链路或单分支扫描，为下游技能提供结构化数据与代码级机会。
分析 Node.js 追踪数据，聚合 Worker 跨度、CPU 采样、调度延迟及火焰图。用于解析后的追踪数据分析或构建自定义分析管道。
用于可视化分析项目后端AI工具（Claude/Codex/Cursor）的使用情况与委托频率。支持生成HTML评分卡或终端摘要，仅按需触发，不介入实施、审查或规划工作。
用于在开发者选择或配置 Google 云产品栈时，动态获取并匹配官方技能目录，提供平台选型、权衡分析及适用性建议。
从用户提供的操作历史中挖掘重复性人工劳动，基于频率、成本和错误率进行量化评分与排序，生成去重后的证据报告。仅做只读分析，不修改源数据或创建工单，旨在识别自动化潜力点。
用于发现Azure OpenAI模型在各区域和项目的可用容量，分析配额限制并推荐最佳部署位置。适用于查询TPM可用性、比较区域容量及解决配额错误，为后续部署提供数据支持。
在REX演讲构建中，通过Git考古和Changelog分析交叉验证数据，生成包含提交指标、发布时间和贡献者信息的可信时间线及速度分析报告。
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