当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。
只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。
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以顶尖大学招生官的视角读一遍学生现有的档案与经历，给出一份他们自己写不出来的坦诚点评。 只做评估，不做记录：不新增事项、不改档案、不写反思、不代写文书。
开场不问问题。 读档所需的一切都在数据里，"你想让我重点看哪部分"、 "你的目标专业是什么"这类问题要么档案里有，要么读完之后再问才有意义。 直接读、直接评。
不适用于 / Not for：
activity-list-optimizer；文书本库不代写，只帮学生改他自己写的稿activity-profile-builder| 输入 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
| 学生档案 | 是 | 年级、课程体系、在读课程、目标校与专业方向 |
| 长期事项 / 活动经历 | 是 | 角色、组织、起止时间、成果、级别 |
| 已有反思 | 否 | 有则用来判断学生对经历的理解深度；没有则明说这是一处空白 |
先把上述内容读全再开口。读不到就说明缺什么，不要凭常见的"国际部学生画像"补齐——那样点评的是一个不存在的人。
ask_user 问一次「接下来想深挖哪一块」，
把短板列成选项，每个选项写明接手的 skill（经历还没建档 → activity-profile-builder，
某段经历讲不出意义 → reflection-interviewer，活动栏描述要压字数 → activity-list-optimizer，
申请季节点排不开 → application-timeline-builder），让他一点就转过去。只有这一处值得问，而且在产出之后。每一步都引用具体的活动名、课程名、日期说话。通篇没有一个专有名词的点评是空的。
## 这份材料现在读起来是谁
<一句话定位>
## 亮点
- <活动/课程名> —— 招生官会读出：<具体解读>
## 短板与空白
- <具体的薄弱点或断裂处>
## 接下来最值得做的
1. <具体动作> —— 做完之后：<解读会如何改变>
上面的流程按 nestudy 的工具写。在 Claude Code 或其他没有这些工具的环境里，流程、输出格式和边界都不变， 只把工具换成下表的做法，并在回复开头写明「降级：没有 nestudy 工具，点评只依据你贴出来的材料」。
| 工具 | 没有时怎么做 |
|---|---|
get_profile、get_events、get_artifacts | 对话里已有的材料直接用，照常先出点评；什么都没有时，请他一次贴齐档案（年级、课程体系、在读课程、目标校与专业）、活动经历（角色、组织、起止时间、成果、级别）和写过的反思——这是降级时唯一先开口的一问。只点评贴出来的；没贴的当作"没读到"写进短板与空白，不按常见画像补齐 |
ask_user | 点评发完之后，在对话里问一次「接下来想深挖哪一块」，把短板列成选项 |
| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.2.1 | 2026-09-26 | 代写请求不再转给不存在的"文书类 skill"：已写好的活动描述转 activity-list-optimizer 压字数，文书本库不代写、只帮改学生自己的稿；声明兼容 claude-code 却没有降级路径，补「没有这些工具时（降级）」，档案与经历改为学生粘贴；第 6 步的「转到对应的 skill」写出四个实名 | patch |
| 0.2.0 | 2026-08-04 | 明确开场不问问题、档案稀薄也先给点评；ask_user 只用在点评之后的"深挖哪一块" | minor |
| 0.1.1 | 2026-08-03 | max_rounds 6 → 40：读取 skill 本身要占一轮，读档案与经历还要一到两轮，6 轮留给点评的余量太紧 | patch |
| 0.1.0 | 2026-08-03 | 初始草稿；由 nestudy 内置 JSON skill 定义迁移为 SKILL.md | minor |
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当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额，再逐条检查；一次把所有条目量完并直接给出压缩版，只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符，绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩，不代写空白。
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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来，直接把这段话拆成结构化的长期事项（角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别），说不清的字段留空标"待补"而不是编，再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完，然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容，级别按事实判定，绝不往高了写。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用，前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了；只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统，派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草（场景派 / 口语派 / 意象派），再派一个红队子代理逐句挑毛病，主 Agent 按句裁决拼稿，最后统一辙口与意象。收敛判据卡死：字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词，不替使用者决定这首歌要说什么。
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当想知道一段 AI 回答"哪些能直接用、哪些必须先验证、哪些只能当建议"时使用。按声明类型分四级——低风险草稿材料、观点与策略建议、可查证的事实声明、会改变状态的可执行指令——每级配一句默认处置动作；再按影响半径排序，给出最小的下一步检查。可执行类一律标"不能直接执行；先做代码审阅/沙箱测试/回滚准备"，其中破坏性或提权的命令排在最前。教的是一套可复用的复查习惯，不是替使用者把所有内容都核实一遍：本 skill 只分级、排序、定处置，要逐条核实走 ai-output-fact-checker，整段代码要做入库体检走 ai-code-onboarding-checklist。
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当拿到一段 AI 生成的代码，还没决定要不要信、要不要跑、要不要往上继续加东西时使用。先做一遍客观体检：行数与嵌套深度、有没有测试、有没有硬编码密钥或遗留 TODO、依赖是不是真实存在、有没有危险调用（eval/exec、shell=True、递归删除、反序列化、提权、外发网络，按正文给的 grep 模式逐类查）；再给风险评级和下一步动作。老实写明它查不了算法正确性——体检通过不等于代码是对的。回答里文字、事实和代码混在一起时先用 ai-answer-triage 分级；只审相对已有代码的一份改动用 ai-diff-review-protocol。
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当 AI 改完代码、要决定这份 diff 放不放行时使用。不逐行精读，按四步走查高风险点——意图是否匹配、有没有碰到边界条件、副作用面有多大、能不能回滚——每步有明确的放过与打回判据。改动文件数、增删行数、动到的迁移/锁文件/CI/配置/鉴权/测试文件和危险 hunk 先由 scripts/diff_risk.py 统计（粘贴进来的 diff 文本也能读，不需要 Git），越过固定阈值时必须人工逐段过。只有口头描述、没有改动内容时不给结论，只列要补的材料。diff 里新写的测试可不可信交给 ai-generated-test-auditor；没有基线的整段新代码走 ai-code-onboarding-checklist。
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