用途：识别何时应把手工操作转为自动化脚本（muscle），评估自动化投入产出比，并推荐实现语言与集成方式。
主要能力：识别重复任务模式（同一任务手动执行3次以上）、多步骤固定流程、易错操作、耗时操作、跨会话重复、校验与批量操作；评估自动化 ROI（节省时间与创建成本）；按任务类型推荐 PowerShell、Node.js 或 TypeScript；给出 muscle 命名规范（{action}-{target}.{ext}）与集成清单（放入 .github/muscles/、更新 inheritance.json、更新 trifecta 文件、加入 TRIFECTA-CATALOG.md、记录调用方式、从 heir 上下文测试）。
使用方式：当出现重复、易错或耗时任务时，依据决策矩阵判断是否创建 muscle；按任务到语言映射选择实现语言；输出格式包含任务描述、触发信号、估算价值、建议动作、语言、名称、位置与继承方式。
适用场景：文件校验与扫描、JSON 配置操作、CLI 工具、npm 库调用、跨平台脚本、API 调用、文本转换、审计报告等。
限制：一次性操作、每次需人工判断、单条简单命令、需求快速变化、安全敏感操作不建议自动化；资料未提供具体安装命令、收费与平台信息。