找到好用的 AI，让想法更进一步。

根据视频任务选择适合的 Remotion 文档与工作流。

把计划或规格拆分为可逐步验证的任务，标明任务之间的阻塞与依赖关系。

基于可信的一手来源研究问题，并把结论和依据保存成项目中的 Markdown 文档。

把已经讨论清楚的内容综合成规格说明，并按项目配置提交到问题跟踪系统。

把跨多次工作会话的大任务组织成共享的决策地图，逐项澄清路径与下一步。

提供 Azure AI 搜索、语音、OpenAI 和文档智能相关指引，覆盖向量检索、转写与 OCR。

从仓库编码规范和需求规格两个方向评审指定基点之后的代码改动，汇总发现。

对照 Web 界面指南审查 UI 代码，帮助检查可访问性、交互和设计规范。

通过可验证的诊断循环定位故障与性能退化，逐步缩小问题范围。

使用深模块的设计思路讨论接口、模块边界和可测试性，帮助降低调用方理解成本。

梳理项目中的领域概念和术语，通过词汇表与架构决策记录帮助团队统一理解。

结合当前工作区讲解技能或概念，让学习与实际项目内容结合。

参考 Vercel 工程实践检查 React 与 Next.js 的数据获取、组件、打包体积和性能问题。

对计划、决定或想法提出针对性的追问，检查假设、取舍与遗漏。

用可丢弃的原型验证状态模型、逻辑或界面设计问题，帮助在正式实现前作判断。

按状态和角色组织 issue 与外部 PR 的分类、验证和澄清，整理可执行的任务说明。

把当前讨论压缩成便于另一个代理接手的交接文档，保留目标、进展与下一步。

为相关工程技能准备问题标签、领域文档等项目协作约定。