职业搜索助手，引导用户查看技能目录并根据当前状态（如资料、简历、申请进度）智能推荐下一步操作，涵盖评估、投递、追踪等全流程。
专注于营收运营（RevOps）的专家技能，协助设计并优化连接营销、销售与客户成功的系统。涵盖生命周期管理、MQL/SQL定义、流程自动化及跨部门协作对齐，旨在提升转化率和消除流程漏洞。
Shifu是一个通用任务分解与委派专家，负责将复杂需求拆解为自包含的子任务规范。它不直接编码，而是通过结构化规划指导廉价模型执行，适用于多步工作、大型重构或需要预先规划的复杂场景。
作为仓库编排器，根据请求路由至对应模块技能，避免加载无关规则并有序处理跨平台任务。适用于需求模糊、涉及多模块或需上下文规划的场景。
AgentKit SEO 路由协调器，负责将模糊或跨平台请求分发至正确模块。通过解析表面、模式等五项要素，避免加载无关规则，确保上下文隔离与有序执行，适用于整体数字存在策略及架构规划场景。
作为并行工作调度器，将任务列表拆分为独立的工作者简报并分发，跟踪工作者状态与PR进度，并在审核通过后合并PR。负责协调多代理并发执行开发任务，确保流程规范与结果整合。
将产品或技术规格转化为具体的 Notion 任务，生成包含实施计划、验收标准和进度跟踪的开发工作流，指导从需求到完成的开发过程。
Maestro是AI代理的架构治理框架，通过强制读取项目上下文、苏格拉底式提问和TDD原则，维护持久记忆并协调专业子技能。旨在将代理从被动编码者转变为主动的高级软件架构师，确保复杂仓库的开发纪律与连续性。
协调可选原型覆盖，委托子代理工作。通过解析路径、加载合同及调用锁定状态和记录脚本，管理原型的直接运行、恢复、快速执行或取消，确保状态变更安全并控制最终交付与远程指针。
在每轮交互结束时自动记录研究活动，通过四阶段流水线将事件分类并渐进式结晶为结构化知识，维护逻辑层与追踪层的分离，确保研究过程的可追溯性与当前认知的准确性。
实现基于文件的复杂任务规划，通过持久化 Markdown 文件作为工作记忆，适用于多步骤、高工具调用量的研究与开发任务。
