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用于科研辅助的多Agent AI系统，可自动化从数据分析到论文发表的完整研究工作流。当你需要从数据集中生成研究思路、制定研究方法、执行计算实验、进行文献检索，或生成可直接用于发表的LaTeX格式论文时，均可使用该工具。它支持端到端的研究流程，并可自定义Agent编排。
通过Rube MCP（Composio）自动化Y Gy任务。请始终先搜索工具以获取最新的模式。
通过Rube MCP（Composio）自动化Enigma任务。请始终先搜索工具以获取最新的模式。
通过Rube MCP（Composio）自动化Monday.com工作管理，包括看板、项目、列、分组、子项目及更新操作。请始终先搜索工具以获取最新的架构信息。
Finage集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与Finage数据交互时使用。
通过Rube MCP（Composio）自动化Genderize任务。请始终先搜索工具以获取最新的架构。
以迭代方式执行工作流Agent，进行优化和渐进式改进，直至达到质量标准。适用于需要重复优化、多轮迭代改进、渐进式优化或通过反馈循环直至收敛的任务场景。
LiveKit集成。管理数据、记录并自动化工作流。当用户需要与LiveKit数据交互时使用。
使用PlantUML语法结合BPMN、EIP和精益映射（Lean Mapping）模板图标创建业务流程和集成图。最适用于工作流自动化、审批流程、基于消息的集成模式、ETL管道和价值流映射场景。不适用于绘制简单流程图（请使用mermaid）或UML活动图（请使用UML技能）。
基于当前上下文创建PRD，然后将其拆分为tracer-bullet issues并发布到项目问题跟踪器。适用于用户希望从计划、想法或需求端到端创建任务的场景。
AI SDLC后端验证工作流。当AI助手需要验证本仓库中的Go、SQL、API、供应商集成、SDD或文档变更时使用，默认选择针对性的确定性检查，无需运行无关的高成本测试。支持`--quick-flow`用于基于假设的快速执行，以及`--full-flow`用于基于问题的验证执行。
带有内置输出规范的GitHub Actions YAML：优先保障安全，遵循最小权限原则，固定版本。适用于CI、发布、PR检查场景。与通用模板的区别在于符合规范且具备可审计性。