用途：cleanup 是 Pipecat 项目中的代码清理技能，针对当前分支的未提交改动与待推送提交进行审查、重构、文档补全和模式校验，使代码符合 Pipecat 架构、编码规范与示例模式，重点在可读性、正确性、性能和一致性，只做非破坏性改进，保持向后兼容。
主要能力：分析分支改动，识别新增、修改文件及增删范围与意图；重构提升可读性，如用命名类或 dataclass 替代元组、改善变量/方法/类命名、抽取复杂逻辑为具名辅助方法、补充类型提示、简化嵌套条件、替换废弃方法与特性、统一格式；在保守且不破坏兼容的前提下给出性能优化，如低效循环、重复计算、数据结构选择、异步与 I/O 优化、去除冗余操作；按 Google 风格补写文档字符串，覆盖类、方法与 Pydantic 模型参数；校验服务类继承（TTSService、STTService、LLMService）、构造函数签名、帧发送模式、指标支持（can_generate_metrics、TTFB 与 TTFA、用量指标）以及与同类服务的一致性；并对照 examples/07-interruptible.py 校验示例的 create_transport() 用法、流水线结构、任务与观察者、事件处理注册和入口一致性。
使用方式：可通过自然语言触发，如“Clean up my branch code”“Refactor the changes in my branch”“Review and improve my branch code”，或使用 /cleanup。执行流程为：获取未提交与待推送改动，按服务、示例、测试、工具分类，逐文件从可读性、性能、文档、模式一致性分析，生成可执行建议并应用 Pipecat 规范，随后运行 /prose-review branch 检查上述注释与文档并修正其标记的问题。
适用场景：适用于 Pipecat 分支开发中的代码整理、评审前自检、新服务或示例与既有模式对齐、补充文档与类型提示。
限制：仅做非破坏性改进，性能改动保守；具体支持的模型、平台、收费与价格信息暂未提供。