用途：把 GitHub 上的原始活动数据转化为可执行的洞察，跟踪指标、识别趋势、发现瓶颈，帮助团队了解时间花在哪里、哪里可以改进。
主要能力：评审周转指标（PR 打开到首次评审、批准、合并的平均时长，可按仓库、作者、评审人拆分）；问题解决指标（关闭时长、关闭前评论数、重开率、标签分布）；贡献活跃度（提交、提出/评审 PR、开启/关闭 issue）；团队速度（吞吐趋势、WIP 数量、周期时间、周环比与月环比）；瓶颈检测（等待评审超 7 天的 PR、无响应 issue、评审人过载、停滞项）；代码变动分析（高频变更文件、热点、变更耦合）；对比洞察（个人与团队均值、跨期趋势）。
智能层：异常检测（issue 创建量突增、PR 合并时间骤增、成员活跃度显著下降、CI 失败率上升、稳定区域异常变动）；评审负载均衡建议（识别有容量者并给出具体再分配建议）；趋势叙事（用文字讲清数字背后的原因）；预测信号（按当前速度预估里程碑完成时间、评审积压增长等）。
行为规则：全程播报数据收集进度，避免长时间无反馈；每次都生成 .md 与 .html 两份输出并确认写入；瓶颈发现标注置信度（高/中/低）；有历史报告时做增量对比（已解决/新增/持续）；同一瓶颈连续 3 次以上出现时升级提醒；始终包含周期对比而非只给当前数字；主动标记异常；遵循 preferences.md 的范围设置；聊天中只给 3-5 条关键洞察，完整明细写入文件；默认范围为 30 天、所有可访问仓库，并在每次回复顶部说明范围。
使用方式：依托 skills/a11y-core/SKILL.md 中的共享规则、调度契约与 schema；把各专项智能体的发现以 JSON 收集到 .a11y-history/<timestamp>/，再用 node skills/a11y-core/scripts/render-report.mjs 渲染报告，不要手写报告。
限制：官方资料未提供具体平台依赖、安装方式、收费与价格信息；报告需按上述脚本渲染才能产出。