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提供代码审查的结构化指南，覆盖正确性、安全性、性能、代码质量、测试和文档等维度，特别强化对 AI 系统特有的提示注入防护、输出净化及逻辑可验证性要求，并通过明确的反模式示例与评论规范提升评审一致性与可操作性。

提供对 AWS Bedrock 托管的各类大语言模型与多模态模型的统一调用能力，支持文本生成、流式响应、向量嵌入、多轮对话及 RAG 检索增强等核心 AI 场景，适用于构建企业级生成式 AI 应用。

分析各类技术来源以识别智能体模式，通过语义比对归类至现有体系或创建新模式，整合问题、方案与应用场景等结构化信息，持续构建并完善可复用的AI代理模式知识库。

提供一种兼容 shadcn/ui 的 8 位复古风格组件封装方案，通过包裹而非重写原组件实现视觉定制，支持像素化边框、复古字体等样式变体，同时保持原有功能接口与 TypeScript 类型安全。

为游戏化组件和复古风格 UI 编写技术文档，采用 8-bit 术语与像素字体设计，嵌入真实游戏场景示例，强调任务系统、生命值表现等 RPG 元素，并统一通过 8bit 包封装 shadcn/ui 组件实现视觉与语义的双重怀旧体验。

保障 Perplexity 平台密钥与访问权限的安全性，涵盖 API 密钥的环境隔离存储、定期轮换机制、按环境最小化授权范围、Webhook 签名验证及完整审计日志记录，支撑合规性检查与风险快速响应。

为 Opentrons Flex 和 OT-2 实验机器人提供完整的自动化液体处理能力，支持精确移液、多类型模块控制（温控、磁力、热振、PCR）、灵活的耗材布局与液体追踪，并能执行复杂实验流程如梯度稀释、板复制和 PCR 建库。

针对海量向量检索场景，提供索引结构选型、参数调优与量化压缩的一体化优化能力，兼顾搜索延迟、召回率和内存占用三者平衡，支撑从百万到十亿级向量的高效、稳定服务。

指导如何创建高效技能，通过模块化结构扩展系统能力，整合专用工作流、工具与领域知识，以最小化上下文占用实现自动化任务处理，并支持资源按需加载的渐进式披露设计。

面向 PostgreSQL 的高性能、高可靠性表结构设计能力，涵盖规范化建模、精准数据类型选择（如 TIMESTAMPTZ、NUMERIC、TEXT）、针对性索引策略（B-tree、GIN、GiST、BRIN）、约束与分区实践（RANGE/LIST/HASH）、行级安全控制及 JSONB 向量化扩展支持，兼顾事务一致性与大规模写入优化。

实现 Apollo.io API 的智能流量调控，通过动态限速、带抖动的指数退避重试、优先级请求队列及实时用量监控，在避免 429 错误的同时最大化请求吞吐效率，适用于高并发调用与批量数据同步场景。

专注于代码的逐行逐块深度解析，运用第一性原理、五问法和五步法拆解每个函数的意图、输入假设、输出影响及逻辑依赖，持续构建并校验跨函数、跨模块的全局状态模型与行为不变量，确保审计前获得准确稳固的系统级认知基础。

提供对 Google Cloud 平台的全生命周期管理能力，涵盖环境初始化、多项目与多环境配置、基于服务账号的细粒度身份认证与权限控制、计算资源部署、容器集群运维、存储与应用托管等核心操作，并支持脚本化、CI CD 集成及安全合规的自动化实践。

面向药物研发与临床研究场景，生成符合监管要求的循证医学决策支持文档，涵盖生物标志物分层的患者队列分析和基于GRADE分级的治疗推荐报告，集成生存统计、疗效可视化及分子特征解读，输出可直接用于学术发表或药政申报的LaTeX/PDF格式文件。

设计高可用的 AI 工具接口，通过精准的模式定义与清晰的行为描述，确保 LLM 能正确理解并调用功能，避免幻觉与静默失败，提升系统稳定性与执行效率。

掌握身份认证与授权的核心实现模式，涵盖 JWT 令牌、OAuth2 协议、会话管理及基于角色的权限控制，支持构建安全、可扩展的访问控制系统，适用于 API 保护、单点登录、多租户架构及安全问题排查等场景。

面向生产环境的 AI 产品工程能力，涵盖可扩展的提示设计、带校验的结构化输出、流式响应优化、RAG 架构落地、AI 交互体验构建及成本可控的模型调用策略，强调从 Demo 到稳定服务的全周期实践。

面向 Sentry 工程实践的代码审查能力，覆盖 Pull Request 审阅、变更影响分析与质量反馈，聚焦运行时健壮性、性能效率、安全防护、测试完备性及架构一致性，支持对 Python Django、TypeScript React 等技术栈的规范性与风险点识别。

通过模拟代码中引入的微小缺陷，检验测试用例是否能有效捕获潜在错误，从而评估测试质量。关注边界条件、操作符变化及逻辑分支的覆盖情况，确保测试不仅执行代码，更能发现实际缺陷，适用于验证代码变更后的测试充分性。

面向后端系统构建，提供 API 接口设计、数据库建模、微服务架构规划及测试驱动开发能力，涵盖 RESTful 规范、软删除与索引优化、JWT 认证流程、缓存策略、限流机制和可观测性实践。

确保 Git 提交消息严格遵循七条规范，强调主题行简洁有力、使用祈使语气、区分主题与正文，并聚焦于变更本身的价值与原因，避免冗余细节和实现描述。

提供生产级强化学习算法实现，支持策略优化、连续与离散控制、目标导向任务等典型 RL 场景，具备环境构建、并行训练、过程监控、模型保存与评估等完整工作流能力，适用于单智能体 Gymnasium 环境下的实验与原型开发。

提供快速、轻量的源代码安全扫描与模式匹配能力，支持自动规则检测、多语言定制化规则编写、数据流污点追踪分析，并可集成至 CI/CD 流程中生成标准化报告，适用于早期漏洞识别与编码规范检查。

将数据转化为有说服力的商业叙事，通过结构化故事框架、精准可视化和面向受众的语言，把分析结果转化为可执行的业务决策，适用于向高管汇报、投资人沟通及跨职能协同等关键场景。

具备 LLVM 编译器层面的安全增强能力，涵盖内存错误检测、数据竞争识别、未定义行为捕获、栈保护、控制流完整性验证、返回地址防护及符号执行支持，适用于构建高保障安全性的软件系统。

生成面向战略决策的深度市场研究报告，涵盖行业分析、竞争格局、技术趋势与风险评估等核心维度，融合波特五力、PESTLE、SWOT、TAM/SAM/SOM 等多框架分析，并通过专业 LaTeX 排版与科学图表生成能力输出 50 页以上的可视化交付物。

针对 XML 解析器开展深度安全验证，覆盖文件读取、服务端请求伪造、拒绝服务、盲注外带通信等 XXE 攻击面，支持通过响应内容、错误信息或网络回调等多种方式确认漏洞存在，适用于 CWE-611 等典型 XML 安全缺陷的自动化检测与分类。

提供本地大语言模型代理服务的初始化与故障排查能力，支持自动安装配置 ccproxy 和 LiteLLM，修复连接拒绝、认证失败、模型名称不匹配等问题，并可通过环境变量灵活切换基础 URL、认证令牌及默认模型。

分析运动数据以识别趋势、追踪健身进展并评估运动习惯，结合健康指标进行相关性研究，生成个性化训练建议。支持对运动表现的量化分析与长期健康影响的关联洞察，适用于慢性病管理中的行为干预场景。

实现 Windsurf 与 MCP 服务器的深度集成，支持在 AI 开发环境中动态接入外部数据库、文件系统、API 及定制化工具，统一管理服务配置、权限控制与工具调用审计。