引导设计优先的开发流程。通过协作对话明确需求与约束，强制验证第三方库并挑战架构假设。分阶段探索方案并以小步展示设计，确保在编码前形成完整规范。
为AReaL仓库提供Conventional Commits提交规范，自动根据文件路径推断作用域，支持PR创建及子代理工作流，确保提交信息格式统一。
用于在分析本地公司或项目文档前，通过ClawVault工具对敏感信息（如公司名称、金额、联系人）进行脱敏处理。生成不可逆占位符，确保原始数据不被泄露，支持中英文内容，并遵循严格的安全流程。
用于捕获 Ralph Specum 的产品反馈或 bug 报告。需用户显式触发，负责总结问题、收集复现上下文，并生成 GitHub Issue 草稿或直接提交。
将Agent-Native Research Artifact(ARA)渲染为交互式HTML或提供本地实时预览。支持步骤轨迹地图、详细钻取及依赖图展示。提供导出模式生成便携文件，以及Live模式通过CLI进行验证和热重载查看，仅读取不修改数据。
OpenKnowledge项目的Agent操作规范，定义基于MCP的Markdown-CRDT知识库读写、搜索及预览规则。明确禁止使用原生文件工具处理.md/.mdx文件，强制通过专用MCP工具执行操作，并涵盖技能开发、知识分层及多环境预览流程。
管理持久化记忆系统，通过Node.js脚本在单一.mv2文件中存储和检索观察、决策及代码模式。支持语义搜索、问答、统计查看及时间线浏览，自动分类记忆类型并注入上下文，便于会话间知识传承与团队协作。
提供管理用户数据的工具，包括获取、更新和删除个人资料、偏好设置、自选股列表及投资组合。支持按实体类型查询完整或局部数据，并允许合并或覆盖更新偏好配置。
专攻LLM提示词优化的专家技能，利用宪法AI、思维链及模型特定优化技术，将基础指令转化为生产级提示词，以提升准确率、减少幻觉并降低成本。适用于提示词优化任务及最佳实践指导。
指导DART项目代码贡献流程，涵盖分支命名、PR创建及双PR修复策略。强调从main或LTS分支发起，使用pixi进行 lint 和测试，遵循特定PR模板结构，并规范提交信息与历史维护方式。
用于分析本地 Codex 会话日志的令牌用量、模型效率及仪表盘数据。支持查看聚合统计、导出 CSV，并在特定配置下安全审查原始上下文，不包含敏感信息。
专注将论文核心方法可视化，涵盖流程、机制与关键结果。支持sketchnote和paper-figure风格。需先分析并推荐方案，经用户确认语言、范围及风格后生成1-10张图解，确保零基础读者也能理解。
辅助处理Claude/LLM API使用、模型及集成模式相关问题。要求基于官方文档或本地代码库验证最新事实，提供简洁的实施指导，并在依赖网络工具时引用URL以确保信息准确性。
生成岚叔风格动态架构图，输出Excalidraw源码、PNG预览及带流动光效的GIF。支持解析文章或参考图，通过Spec JSON渲染并验证质量，确保黑底手绘风与动画效果。
