用途：在编写 Stan 模型、做贝叶斯推断与概率编程时提供开发指导，尤其适合与 R（cmdstanr）或 Python（cmdstanpy）集成。
主要能力：讲解 Stan 2.26+ 现代数组语法（如 array[10] int x、array[N] vector[K] v），并提示避免旧式写法；介绍标量、向量、矩阵、约束类型（lower/upper、simplex、ordered）等数据类型；给出模型文件组织方式，如 inst/stan 或 stan 目录、functions 与 chunks 子目录，以及用 #include 复用函数；说明 cmdstanr 基本流程：cmdstan_model 编译、准备与数据块同名的列表、sample 抽样、draws 与 summary 提取结果；列出多种推断算法：NUTS 抽样、变分推断、Pathfinder、Laplace 近似与 optimize（MAP）；介绍将 Stan 函数暴露给 R 进行测试的常见做法（compile_standalone，通常仅 Linux），以及测试中 skip_if_not(on_linux()) 的模式；还涉及数据准备、把先验作为数据传入（经验贝叶斯）、分布查找与分发、向量化、矩阵运算、缺失数据处理，以及调试手段（提高 adapt_delta、非中心化参数化、diagnostic_summary、Rhat/ESS、bayesplot 成对图）。
使用方式：在编写 Stan 模型、集成 R 包、测试 Stan 函数、调试模型、处理贝叶斯层次模型或实现自定义似然与先验时启用。
限制：资料未提供具体安装命令、版本要求、收费与平台支持等细节；部分功能（如暴露 Stan 函数）通常仅限 Linux。项目特定的模型架构与领域知识应保留在项目的 CLAUDE.md 中。