用途：面向数据工程实现场景，在已有经审批的架构设计基础上，编写整洁、可维护的数据管道与组件；也用于对现有数据代码做整洁编码规范评审。资料说明它不产出架构设计，那是软件架构师的职责。
主要能力：分为实现模式与评审模式。实现模式按任务规格创建或修改组件，先读规格、再读现有代码（若为修改），按“先叶子后整体”的构建顺序实施（数据模型与领域类型在前，I/O 适配器先于编排器，处理服务先于调用它的编排器，编排器与入口最后），随后为非平凡函数/类编写单元测试，覆盖正常路径、错误条件与边界情况，并运行 pytest、mypy、ruff check 验证。评审模式则按整洁编码检查清单逐一审查函数、类、命名、错误处理、注释、格式、代码坏味与测试，输出含位置、规则、严重级别、描述与建议修复的违规报告，并给出 APPROVE/REQUEST CHANGES/REJECT 结论。
核心标准优先级依次为：正确性、清晰性、简洁性、可测试性、性能（仅在必要且可度量时优化）。可将命名、重构、测试、提交信息等专项任务委托给 clean-code-reviewer、clean-code-refactor、clean-code-naming、clean-code-tests、clean-code-commit 等子技能，标准索引见 references/clean-coding-index.md，测试标准见 references/testing-index.md。
限制：资料未提供收费、价格、平台与安装方式等信息，暂未提供；不承担架构设计职责。