用途：clear-my-desk 用于对 Swan 中待处理的用户工作做分诊，把审查项、审批、告警和建议排成可执行顺序，让用户在不必逐条阅读的情况下清理积压。
主要能力：按切片扫描而非一次加载全部工作台。先调用 swan-search-user-tasks（过滤当前调用者、status: PENDING，按优先级/时间排序，单页不超过20条），依据返回的结构化预览（taskType、companyId、age、priority）将每条归入五类：Act today（高优先级、具名目标账户、新信号）、Bulk approve（外联序列审批、共享模板、看起来安全）、Acknowledge（过期信息类告警、低优先级知悉）、Stop / investigate（自动批准的序列出现红旗）、Worth a look（需用户判断的开放式建议，影响分1-5）。同时调用 swan-search-sequences，过滤 status: STOPPED_AWAITING_APPROVAL 检查待批序列。
使用方式：先做状态检查，若 swan-search-user-tasks 各状态均无返回，说明尚无 play 或 radar 产出任务，应告知用户并建议先接入 radar 或 play。首批20条后判断是否继续：若至少8条命中 Act today 或 Stop / investigate 则停止扫描并报告；若多为 Acknowledge 则继续翻页，累计约60条；若基本为空则简报后停止。若工作台确超100条且需全部处理，改用 swan-execute-code 将 JSON 写入文件并用 pandas 分类。最终报告按 Act today、Bulk approve、Acknowledge、Stop / investigate、Worth a look 顺序，省略空桶，并以一句总数收尾。用户确认后执行批量操作：≥5条的分组用 swan-execute-code 写入 output/actions.json，每项调用 swan-acknowledge-user-task 或相应审批变更，单批最多50条；<5条则直接逐项调用。
限制与规则：绝不预先拉取整个工作台；绝不自动批准，批量批准只是向用户询问“批准全部？”；绝不对 Act today 或 Stop / investigate 桶做批量知悉；执行后必须报告确切数量。若 swan-search-user-tasks 的响应被截断，需在 swan-execute-code 中读取 files/tool-outputs/swan-search-user-tasks_<callId>.json 的完整 JSON 再分类。资料未提供具体收费、平台支持范围与更多技术细节。