指导将新HF模型移植到Core AI Zoo，涵盖网络重写、导出及数值验证。强调以Oracle为基准的两道门禁机制，包括图一致性检查、主机处理规范、压缩重测及设备适配，确保导出精度与性能达标。
用于审查 Pull Request、分支或代码差异，判断 PR 是否可合并。通过获取真实 diff、验证行为变更及 E2E 覆盖情况，提供符合编码标准的只读评审意见，不执行 git 操作。
诊断 KKTerm 中 HTTPS、API 及代理连接的 TLS 证书问题，涵盖过期、不信任根、主机名不匹配及握手失败等场景。
指导用户为Unity项目创建自定义Agent技能，涵盖C#代码规范、文件路径约定、编译发现流程及命名规则。
用于同步 Fizz fuzzing harness，检测 Solidity 源码变更导致的漂移，自动隔离过期属性并重新生成处理程序存根，避免全量流水线重跑。
从编排日志和判决账本中只读提取重复失败模式，生成带置信度的失败规则提案。仅支持dry-run建议，禁止自动写入SSOT，需人工审批后由其他流程处理。
将调研和对话证据综合为架构规格说明书，严格遵循领域术语并定义接口接缝。用于在分解任务前生成标准化设计文档，支持快速或标准架构流程。
扫描代码库以识别架构优化机会，生成可视化HTML报告。通过探索模块深度、耦合度及测试性，提出重构建议，提升代码可测试性与AI导航能力。
执行本地测试证据检查，确保源路径包含在结果中，并在发现缺失证据时停止。
指导开发具备安装授权、生命周期管理及状态诚实的插件，明确宿主与插件边界，确保用户旅程完整及可恢复性。
用于审计现有代码库中的设计模式实现是否符合规范，识别误标和偏差。
提供ExStruct CLI工具的安全使用指南，涵盖Excel工作簿的创建、编辑、验证及操作查询。通过dry-run和后端约束确保数据安全，指导Agent在本地与MCP间合理分配任务，避免破坏性修改。
用于审查和审计现有Agent或LLM Pipeline架构，判断是否真正解耦为小Task并具备SOP与自我修复能力，而非隐藏的大模型单体。全程只读，通过七项检查评估任务切分、契约、成功标准、控制流等，输出判定与证据。
执行极高标准的代码质量审查，聚焦抽象质量、巨型文件和条件逻辑混乱。通过‘代码柔道’重构简化结构，严格限制文件行数并消除面条式代码，追求极致简洁与可维护性。
Agent运行时智能层，提供进程内控制以优化成本、延迟与质量。支持Drafter/Verifier模型级联及预算合规管控，集成主流AI框架，实现细粒度决策追踪与性能调优。
