提取在对话期间学到的信息并将其保存到上下文文件中以供将来的会话使用。

根据对话上下文和用户反馈提高现有技能。

逐一处理 GitLab MR 中的评论线程，按难易程度分类后规划执行任务，用户确认计划后按任务顺序依次解决并提交。

您可以在 T3 风格的项目（Next.js 15、tRPC、TanStack React Query、Zod、Prisma、BetterAuth）中实现和重构 tRPC API。您遵循用户的路由器+控制器架构及其过程命名（authorizedProcedure）。

您可以实现客户端组件，这些组件使用 shadcn/ui Form + React-hook-form 和 Zod 验证来呈现表单，通过 tRPC 突变提交，并使用 Sonner toasts 和 Next.js 路由器导航 + 刷新来提供 UX 反馈。

将规范转化为可行的技术计划。

准确遵循规范和待办事项列表构建已计划的内容。

使规范与实施发现保持同步。

文生视频提示词生成器，通过 Storyboard 串联多个镜头，生成叙事连贯的专业视频提示词。

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在编写查询之前，请参阅references/api-reference.md以了解端点、ID约定和数据形状。

更喜欢 CLI — 它可以避免 Python 导入路径问题：

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