将研究问题转化为带来源证明的注释阅读列表。通过并行搜索多个学术数据库，读取核心论文并验证引用信息，去重后生成标准化的阅读清单及 BibTeX 条目，确保文献检索的准确性和可复现性。
从人工核对的短剧技能清单中，根据用户的制作阶段、视频模型和Agent需求，推荐合适的AI短剧/漫剧开发工具及安装方法。
用于调研和规划复杂旅行，通过多源数据深度研究生成可执行的逐日行程、结构化JSON及响应式HTML页面，支持多城市路线对比与动态信息整合。
用于游戏逆向与模组开发的共享知识库技能。支持搜索现有经验、记录工作日志及撰写详细笔记，旨在沉淀引擎事实、验证方法与踩坑教训，促进知识复用。
专注于智能体上下文窗口的管理与优化，涵盖信息加载、修剪、共享及多智能体协作策略。用于解决上下文漂移、遗忘或重复问题，规划压缩与摘要，并决定工具负载和单/多智能体架构。
通过四象限引导对话梳理任务未知项，适用于需求模糊、领域陌生或需确认意图的场景。分阶段探索已知/未知信息，生成完整地图后交付，辅助后续开发与决策。
协调子代理并行处理大量独立研究任务，统一输出标准化结果。适用于批量查询、筛查及需保持结构一致性的宽范围研究场景。
用于在生成PPT幻灯片前，基于提供的源文档或片段进行精准阅读与事实核查。通过grep和read_file工具定位关键信息，确保内容准确引用源数据，避免虚构指标或术语。
用于社交媒体研究，通过证据分级和隐私门禁收集帖子、创作者及趋势数据。Agent负责搜集证据并撰写报告，Jev作为决策层进行排序和验证，确保仅基于充分且合规的证据生成有限范围的报告。
负责初始化并月度审计AI员工环境。首次运行调研业务、发现已安装AI工具、生成章程与资源地图；后续运行重新发现并核对差异，确保数据一致性，为其他任务提供基础事实。
提供Kev知识图谱的检索指南，用于查询历史决策、实验结果及规则背景。通过克隆私有仓库并使用rg或qmd工具搜索会话记录、PR变更和转录文本，辅助避免重复工作并支持研发决策。
