用途：针对 Lindy 工作流做受控实验式性能调优，改善执行速度、可靠性与成本效率，并保留审批与安全边界。
主要能力：用 Tasks 视图与 Get Task Details 定位最慢或最不可靠的步骤；一次只改一个变量（如合并重复推理步骤、收窄自主范围、限制知识库检索结果、过滤触发器、限定循环次数）；在相同、已脱敏的夹具与离线评测队列上比较中位/p95 时长、结果比例、评测分数与工作区报告的使用量/成本；按预先声明的标准决定接受、拒绝或证据不足；在 Version History 保存回滚点并逐步发布。
使用方式：先定义实验契约（工作流类别、脱敏夹具、要改的变量、基线窗口、指标、接受与回滚阈值、必须保持不变的安全/审批约束），保存已知良好版本，再做候选改动，跑同一评测通道，最后决定并逐步放量。官方评测为不执行真实动作的模拟；Test Panel 的动作是真实的，含 API 调用与副作用，须只用测试数据和沙箱集成。
适用场景：单个 AI 步骤成为时延/用量热点、重复推理、自主范围过宽、知识检索过重、列表步骤串行等待、触发器噪声过多等场景。
限制：不得为提速删除确认、授权、校验、脱敏、审计或回退步骤；模型可用性、行为与价格会变化，需在相同队列上比较；不能从该技能推断通用时延或额度数值，节省幅度需由工作区任务历史证明。回退版本会生成新的可编辑版本，不抹除历史。
暂未提供：具体价格、额度数值与第三方集成细节。