利用 Claude 子代理对 archestra-bench 基准测试结果进行 Map-Reduce 分析，生成 Tier-1/Tier-2 改进报告。通过 Rust 工具准备数据，Workflow 并行执行审查，最终汇总为推荐建议。
分析历史交易记录，提取胜率、盈亏比等统计模式，并对回撤进行分类（噪音/结构缺陷/论点失效），提供操作建议。
用于追踪数据血缘、来源归属及审计轨迹的技能。支持追溯节点事实的来源链、作者和时间戳，以及查看图结构变更的审计日志，适用于数据治理和合规性检查场景。
ALCOA+数据完整性校验工具，用于在人类审批前对记录或数据集进行确定性检查。支持CSV/JSON及运行目录模式，输出硬/软发现及人工判断清单，绝不自动判定合规，确保数据归属性、同步性、完整性和准确性。
将OpenMed提取的慢性病映射至CMS-HCC V28类别并估算RAF评分，辅助临床编码员识别疑似HCC、验证MEAT文档支持及面板风险调整，提供决策支持而非自主编码。
提供跨云及混合环境数据源的分析架构设计工作流，涵盖需求发现、方案设计、验证与交付，支持多源数据联邦访问。
提供ClickHouse架构设计、查询优化及数据摄入的最佳实践规则，用于在审查Schema、SQL查询和配置时强制执行28条具体规范，确保性能与稳定性。
将历史SQL表使用数据转换为类型化的表使用证据，用于确定性的模式投影。通过解析原始JSON并调用工具生成包含频率、过滤条件及关联信息的结构化描述。
将飞书多维表格接入SQL数据源进行数据分析、报告生成，并在明确授权后回写或创建表格。支持读取、查询、分析及安全的批量写入操作。
针对PyTorch/CUDA等性能敏感代码的审查与优化工作流，强调基于基准测试和剖析的数据驱动决策。
用于提议并执行评估标准（rubric）或评分桶（bucket）的升级与重校。支持完整公式变更和轻量边界调整两种模式，包含前置检查、多步验证及跨模型审核流程。
通过GA4 Data API拉取数据，生成SEO日报、流量分析及转化诊断等 actionable 建议。支持TypeScript脚本运行，涵盖性能回顾、来源对比及异常检测。
用于在分享分析前验证其准确性、方法论和潜在偏差。通过检查数据源、计算逻辑、可视化及结论支持度，生成置信度评估和改进建议，确保交付质量。
