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为Wren项目补充数据库架构无法承载的业务上下文——包括枚举值含义、单位（USD与分、毫秒与秒）、NULL语义、魔法哨兵值（-1=未知）、软删除默认过滤器、业务同义词、时间粒度/时区约定、跨系统标识符、货币规则、规范表偏好，以及以cube形式提出的命名聚合指标（ARR、churn、DAU、WAU、NRR）。在会话开始时可选择两种运行模式之一：`grill`（用户驱动，一次一个问题）或`auto-pilot`（Agent自动推断并应用，仅在出现冲突或高影响添加项如新增cube/视图/关联时升级给用户）。读取<project>/raw/下的所有内容（PDF、术语表、手册、代码、数据字典），并可选择从实时数据库中采样低基数列（仅grill模式），与当前的MDL、cube、instructions.md、queries.yml、记忆对进行对比，然后通过十大类别gap catalog和cube提案流程填补空白。已确认的结果会写入对应的目标位置。适用场景：用户提出“丰富上下文”“增强我的项目”“针对这个项目提问我”“自动填充我的上下文”“Agent不理解我们的文档/枚举值/单位/空值含义”“缺少业务上下文”“status=A是什么意思”“这个金额是USD还是分”“我们总是得到错误的聚合结果”“添加ARR/DAU/churn的cube”“我们有Agent应该了解的手册/术语表/数据字典”；或者在生成MDL后发现Agent缺乏业务语义时。
为Claude Code、Codex/OMX、Gemini和Antigravity/OMA项目创建或更新层级化的AGENTS.md文档，保留手动添加的注释，同时排除根目录下的.omc、.omx、.survey、.codex等运行时状态文件以及生成的构建文件夹。
MCP客户端：连接服务器，注册工具（stdio/HTTP）。
借助ASP以Agent为核心的SIRP、模块和剧本，构建AI驱动的安全运维自动化系统
30分钟内将全新Ubuntu VPS快速搭建为包含安全工具与协作基础设施的完整多Agent AI开发环境
10项研究自动化技能。适用场景：实验自动化、结果追踪、可复现工作流。涵盖方向：机器学习实验管理、工作流编排以及实验室自动化工具。
13项深度研究与系统综述技能。触发场景：系统综述、多源信息整合、全面文献调研。设计特点：包含质量评估与证据分级的多步骤研究流程。
使用OpenClaw MemX实现具备自学习、关系图谱和自动维护功能的Agent长期记忆
验证面向AI代理（Claude Code、Cursor、Copilot等）的提示词是否符合有效撰写规则。计算提示词的有效率，并返回具体的改进建议，以及重写后的提示词方案。涵盖非祈使动词、会话式语言、模糊动作、主观术语、模糊范围、隐含禁令、多重意图和通用名称等问题。技术细节规则（范围、确切名称）仅适用于实现类提示词；功能类提示词（用户故事、行为描述）标记为N/A。当用户要求在将提示词发送给代理前进行验证、审核、改进、修正或“打磨”，或是粘贴提示词并询问其撰写质量反馈时，使用本技能。
为新软件产品、功能、应用及内部工具创建可直接落地的蓝图。适用于启动全新项目、开发重大功能，或需要PRD、TRD、架构、schema、安全、模块、规则、阶段、设计及记忆文档的技术交接场景。
配置委托队列（lanes）：指定由哪个实现者CLI处理哪类工作，可配置模型、工作量（或变体）参数。该功能会自动发现已安装的CLI，生成队列映射方案供用户确认，仅在用户明确同意后才写入全局或项目配置。适用于用户要求设置、配置或重新配置委托队列、队列组，或指定由哪个实现者处理功能/测试/UI工作的场景——不适用于向实现者分派编码任务。
使用fastCRW抓取、爬取、映射、搜索、解析和提取网页数据——这是一款开源、可自行部署的Firecrawl替代工具（单Rust二进制文件，内存占用约6MB，兼容Firecrawl的/v1 + /v2 API）。当用户需要页面内容、全站提取、URL发现、网页搜索、PDF解析、页面结构化JSON或变更追踪时均可使用。当用户提及Firecrawl、Tavily、Crawl4AI或“抓取/爬取/映射/获取页面/读取站点/网页搜索”时也可使用——crw是Firecrawl SDK的直接替代方案。