用途：对项目中新打开的 GitHub issue 进行自动化初步分诊。资料显示该技能面向一个用 Rust 编写的 git worktree 管理 CLI 工具，输入为待分诊的 issue 编号（$ARGUMENTS）。
主要能力与流程：先加载 /running-in-ci 获取 CI 环境规则与安全要求，并遵循 AD FONTES 原则（先复现再修复、先证据再推测、先测试再提交）。随后用 gh issue view 读取标题、正文、标签和作者，将 issue 分类为 bug 报告、功能请求、问题或其他。对 bug 和功能请求检查重复：搜索开放 issue、检查 origin/fix/issue-* 与 origin/repro/issue-* 分支、查看开放 PR。功能请求会搜索代码库确认功能是否已存在。bug 报告会尝试复现：理解报告、定位相关代码、在既有测试文件中写失败测试并运行 cargo test 确认失败。
修复条件：仅当 bug 可清晰复现、根因明确、改动局限在 1-3 个文件且对修复有信心时才尝试修复；修复后运行 cargo run -- hook pre-merge --yes，创建 fix/issue-$ARGUMENTS 分支、提交、推送并开 PR，监控 CI 至通过。若只能复现但无把握修复，则在 repro/issue-$ARGUMENTS 分支提交失败测试并开 PR。最后始终用 gh issue comment 留言，按模板说明复现结果、PR 编号或所需补充信息，并强调由维护者复核。
适用场景：新 issue 需要自动化分类、查重、复现与初步修复的开源项目。
限制：资料未提供该技能的安装方式、收费、支持平台或效果数据；其流程依赖 gh、git、cargo 等工具及项目自身测试结构，且不声称自动化可完全解决问题。