用途：在实现新功能、修复复杂缺陷、重构或发布前，对代码进行迭代式质量改进，直至达到 production-ready 水平。
主要能力：以循环方式调用多个子代理——task-planner-analyzer 负责分析代码库并制定修改计划与 todo 列表；modular-code-architect 按计划实施修改；code-reviewer 进行深度审查并按 Critical、Warning、Suggestion 分级报告；测试失败时调用 debugger 分析并修复。技能会自动探测测试框架（pytest、npm/yarn test、cargo test、go test、make test），并在稳定后运行相关测试。
使用方式：以 Task 工具按 subagent_type 调用上述代理，例如 subagent_type: "task-planner-analyzer"、"modular-code-architect"、"code-reviewer"、"debugger"，并在 prompt 中传入上一轮反馈、问题清单、文件路径与行号、失败测试输出等。稳定化判定为：审查判定 production ready、连续 3 轮无 Critical 变更、或仅剩 Warning/Suggestion。
适用场景：新功能验证、复杂缺陷修复后的副作用检查、重构后质量验证、发布前最终检查，以及 ML 代码的 gradient flow 检查。
限制：代码审查循环最多 10 次，测试修复循环最多 5 次，超限需人工介入；默认不直接合并 main 分支，禁止 force push、hard reset 等破坏性 git 命令；建议只运行相关测试；无测试项目可仅凭审查判定完成；ML 训练测试耗时较长，建议使用短 smoke test。具体安装与调用细节暂未提供。