运行所有五个债务维度（代码、文档、测试、依赖、设计），并综合生成跨领域报告。揭示系统性热点——在多个维度存在债务的模块。适用于规划技术健康工作或准备重大发布时。
揭示设计层面的债务——不一致的模式（错误处理、命名、响应形状）、偏离既定原则的架构、重复的业务逻辑。适用于代码库变得比以前更难理解时。
揭示文档层面的债务——过时的 README、缺失的公共 API 文档、损坏的内部链接、未记录的环境变量。适用于入职流程出现摩擦、发布前，或 API 发展但文档未同步更新时。
分析模拟数据和示例中的文化假设，了解它们传达了关于产品目标用户的哪些信息。适用于审查测试数据、文档或种子数据时。
全面的代码包容性分析，考察语言、国际化、假设以及可能被排除的人群。针对发布或重大功能进行全面审查。
为示例、模拟数据及测试用例生成文化多样的名称。包括能捕捉 bug 的边缘案例名称。
分析代码与文档中的非包容性语言，理解语境与意图后再标记问题。适用于审查代码中是否存在偏见用语、性别化语言或有问题的术语。
分析示例与模拟数据中的名称多样性，理解语境与目的后再提出修改建议。适用于审查测试数据、文档或种子数据时使用。
识别代码中可能排除或伤害用户的隐含假设。聚焦分析：“我在对使用此代码的人做哪些假设？”
暴露测试套件债务——跳过的测试、未测试的公共 API、不稳定模式（重试、休眠）、缺失的边缘情况。基于模式的静态分析；不运行覆盖率工具。适用于测试感觉不可靠或发布前使用。
通过去除冗余（通用语气、填充、夸大声明、模糊归因、列表垃圾）来清理 AI 生成的写作，同时保持原意不变。适用于被要求“使文本更人性化”、“去除 AI 风格的写作”或使散文更贴近本地/作者声音时。
默认安全的 Git 工作流与传统提交规范。适用于 Git 操作（差异、暂存、提交、分支、合并、冲突解决、变基/拣选）、PR 审核及发布（打标签）。防止未经同意的破坏性操作。