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分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件，实现结构化的现实映射。

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自动化生成 Positron 错误修复与功能验证指南，通过分析 GitHub issues 与 PR 来简化测试流程。

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为 Python、Node.js 和 Java 应用程序提供基于执行轨迹与 MCP 工具的实证调试解决方案。

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为 Storyblok 项目执行代码审查并生成 QA 测试计划，确保代码质量、安全性及最佳实践。

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配置并优化 Nx Monorepo 工作区。用于设置项目边界、构建缓存优化、库结构规划及实现 affected 指令。

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严格的测试驱动开发 (TDD) 工作流技能，强制执行测试优先原则，确保新功能、修复与重构的单元、集成及 E2E 测试覆盖率达 80% 以上。

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indiiOS 的自动递归执行引擎，负责管理任务完成、状态验证与错误处理。

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为 AI 代理实现自动化的关键自我验证层，在完成任务前确保代码质量、安全性和需求一致性。

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使用 CodeQL 进行深入的代码安全性分析，支持跨程序数据流、污染追踪及多种语言的自动化漏洞检测。

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自动化 Git 提交记录发布说明生成工具。自动分类变更内容，将技术语言转换为用户友好的信息，并支持生成 CHANGELOG.md、PR 说明与 Slack 公告。

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从 CoFounder.im 获取已验证的创业项目数据与 AI 生成的构建规范，并在 OpenClaw 中自主协调开发流程。

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分析 GitHub 仓库的结构、文档、依赖关系及贡献者模式，以进行代码库健康检查与开发洞察。