代理配置最佳实践

调查技术选型、规范对比及实现影响，生成带依据的报告并保存至 .tmp/research/ 目录。

专门用于优化 AI 生成的日语文本，消除不自然表达和机器味。仅在用户明确调用 yomiyasu 或要求润色时触发。

针对 Bug 修复、功能开发、重构等任务提供标准化步骤指南，在确定工作量后按序执行。

针对高不确定性任务，执行从技术调研、构建一次性MVP到验证、重写及报告的完整流程。适用于需通过实验消除风险的开发场景。

审查 PR、提交及文件变更，识别潜在缺陷与回归风险。通过代码证据验证影响范围，确保变更安全无副作用。

为仓库搭建智能体开发所需的验证基础设施，自动检测语言与工具并生成 make check、GitHub Actions CI 及简短的 AGENTS.md。

根据应用现状审查项目的验证技能和功能列表。逐一阅读源码，通过单次实际操作运行所有功能，仅汇总已证实的修正项。

通过 Codex CLI 指定模型、推理强度及速度，执行调查、审查或实现等任务并汇总结果。仅在明确使用 sol/astra/luna 或 Codex 指令时触发。

通过引用链追踪特定领域的核心术语、人物及资源，自动收集并保存原文至本地，生成知识地图，支持新内容监控。

在编码前制定包含验收标准的契约或规格文档，适用于重构规划及测试驱动开发场景。

从生成的文档或界面中移除对话及制作指令等内部信息，整理为面向读者的最终交付成果。

通过阅读代码解释现有系统的运作机制、处理流程及模块结构，帮助在修改前快速理解当前架构。

分析历史错误，在最高有效层级（如设计、类型、CI等）预防复发。先批准计划再实施，并验证检查项能捕获过往实际错误。

从 Git、GitHub 等记录中追溯代码设计、阈值及故障的历史成因，提供带出处的解释。适用于理解现有逻辑背景，而非分析当前行为或技术选型。

为项目生成专用验证技能和功能列表，模拟用户操作以确认应用行为。支持 Web、CLI、API 及桌面端，不限语言或框架。