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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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将项目文档与代码同步。使用 init-project 标准维护功能规格、API 合约与 README,确保可追踪性与完整性。
通过 Atlassian MCP 管理 Jira 问题。支持搜索、创建、更新、状态流转与 Sprint 任务管理,并具备自动检测工作区配置功能。
结构化手稿与经费审查助手,提供基于检查清单的评估,涵盖方法论、统计效度及报告标准(如 CONSORT/STROBE)合规性检核。
管理项目单一事实来源 (SSOT)、内存及跨工具搜索。作为 Claude Code 的 decisions.md 与 patterns.md 守护者,用于维护上下文、同步内存及追踪决策。
管理 Git 工作树以进行并行功能开发。根据 Langstar 的问题驱动工作流程,自动化环境设置、分支层级执行与工作区清理。
搜索并参考 Chromium 文档,包含设计文档、API 和开发指南。适用于定位、浏览或学习 Chromium 代码库中的架构、GPU、网络、安全和测试概念。
在隐藏 Coolify 文档列表中的服务的同时,保留现有页面以利 SEO、书签链接与历史参考。
开发与维护 PWAFire 工具库:编写 PWA API 模块、处理功能检测、管理测试,并遵循严格的同步/异步模式与错误处理规范贡献代码。
使用 agentic-flow 编排多代理群体,支持并行任务执行、动态拓扑与智能协调。适用于构建分布式 AI 系统与扩展复杂的开发工作流程。
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