用途：用于修复 AI 相关仓库中的问题，是 issue-fixer 的 AI 领域特化版本，继承其完整的三条工作流（Fix 修复 / Discover 发现 / Track 跟踪），仅覆盖领域相关部分。必须先加载并引用基础技能 issue-fixer 的核心工作流（A1–A6、B1–B3、C0–C2），不要重新推导通用流程。
主要能力：提供 AI Agent 生态地图与领域主题知识；AI 专用发现模式（MCP、A2A、agent-framework 等检索轮次）；适配 LLM/agent/协议问题的难度评分标准；AI 质量信号（提交新鲜度、规范符合度、issue 响应速度）。
使用方式：输入 --discover <domain> 走 AI 发现流程；--org <ORG> 走组织发现；owner/repo#N 走修复流程并在 AI 域套用 AI 评分；PR-URL 或 --track <PR> 走跟踪流程；未带参数但含 MCP、A2A、agent、LLM、SDK、framework 等关键词时自动识别领域。关键词映射到 agent-framework、mcp、a2a、opencode、agent-sdk、pi、agent-orchestration 等域，无域时默认 coding-agent。
适用场景：AI Agent 框架、协议（MCP/A2A）、SDK、编排工具、编码代理等仓库的 issue 发现、修复与 PR 跟踪。
限制：非 AI 仓库、用户明确要求通用流程、AI 关键词仅为偶然出现、或纯本地任务时不适用。安全约束包括禁止真实 LLM API 调用（用 mock/fixture）、不修改模型行为、遵守 API 服务条款、保持 MCP/A2A 协议合规，以及继承 issue-fixer 的约束（不提交 main、不 force-push、不删测试、最多 15 个文件、默认草稿 PR）。参考仓库列表为快照，使用前需用 gh 验证新鲜度。具体安装命令与价格信息暂未提供。