기타 스킬

捕捉碎片化思考，结构化写入认知结构L2层。触发词：「碎片」「记录一下」「想法」「新洞见」「我发现」「我觉得」「随手记」「想记一个」。

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追踪文章审稿意见，将编辑反馈结构化记录并逐条落实。触发词：审稿意见/修改文章/这里写得不好/审稿反馈/帮我追踪这个意见。

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架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比，生成带证据链的差距报告（兼容/冲突/缺失三类），为整改计划提供输入。触发词：「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。

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对认知结构运行完整的C1-C10一致性验证，输出验证报告并修复发现的不一致。触发词：「一致性检查」「自洽检查」「验证认知结构」「检查有没有问题」「跑一遍验证」。批量操作完成后自动触发。

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从L2碎片中识别跨领域共同模式，提炼L1.5底层原则候选，经用户确认后写入原则库。触发词：「提炼原则」「有什么规律」「这些碎片有没有共性」「是不是反映了某个习惯」「总结一下模式」「有什么底层逻辑」。

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从整个工作区出发，系统性地重组认知结构并整理全局文档归属。适用于首次建立认知结构、或积累了大量散落文档需要批量归档时。基于三大闭环框架（Loop1 Skill体系 / Loop2 思维体系 / Loop3 场景投射）做全工作区分类路由。触发词：「系统整理」「重组认知结构」「从文档构建认知结构」「整合文档」「全量梳理」「认知结构乱了」「全工作区整理」「文档归属梳理」「如何加入认知结构」「怎么加入认知结构」「按规范加入」「未更新的文档怎么处理」「这些文档要怎么整理」「有没有关于X的已有文档」。注意：若用户仅询问流程而非执行重组，执行 Step 0.5（检查分类清单现状）后，先向用户展示已有文档状态和分类建议，再确认是否执行完整重组。

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生成认知结构当前状态快照，帮助用户了解知识体系全貌并决定今日优先处理项。触发词：「大脑地图」「认知状态」「今天做什么」「复盘」「系统状态」「看一下状态」「有什么积压」。

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采集科研数字分身的基础信息（研究阶段、学科领域、方法范式、技术能力、科研流程能力）。当用户开始建立科研数字分身、或基础信息尚未填写时使用。

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根据用户已填写的基础身份和能力信息，AI推断学术动机、人格和认知风格维度。当用户不想填写量表、或希望快速估算时使用。

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用户报告问题时的结构化拆解与追踪。将一个问题拆解为「产品设计类」和「技术实现类」，分别记录到对应的追踪文件，确保产品经理和技术架构师下次激活时能感知到未解决问题。触发词：「有个问题」「发现了bug」「这里不对」「用不了」「为什么会」「有个bug」。

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项目待办管理器（两种模式）。【收集模式】接收任意混合输入 → 解析追加到「项目待办.md」文档，不立即执行；【处理模式】读取文档 → 前置决策收集 → 按优先级逐条路由执行 → 更新状态 → 批次报告。触发词：【收集】「有几个问题先记到待办」「加到项目待办」「先存到待办文档」「记录这些待办」；【处理】「处理项目待办」「按待办文档逐条修复」「开始处理待办文档」。⚠️ 触发词必须含「待办」关键词才激活，避免与 issue-tracker / bug-fix-loop 混淆。

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基于已有项目做重构/新建（搬家不重写）的完整流程 Skill。当用户需要从现有混乱项目迁移到干净新项目时激活，引导完成：新项目文件夹 → PM功能清单 → 技术架构+红蓝推演（回写闭环）→ Cursor规范配置 → 分Phase构建。区别于 role-技术架构师（后者设计新技术方案）：本 Skill 是迁移型，先盘点已有资产，再设计去哪里放。触发词：「基于已有项目重构」「重构方案」「新建项目并迁移」「搬家不重写」「从零开始但复用现有代码」「项目架构整改」。

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项目级 Skill 批量复盘。在一个项目/任务闭环完成后，主动扫描本次对话中调用过的所有 Skill，逐个判断是否需要新建或更新，批量调用 skill-capture-closure 完成沉淀，最后输出复盘报告。触发词：「项目做完了」「更新一下Skill」「基于刚刚的过程更新规范」「做个项目复盘」「沉淀一下经验」「把这次的经验记下来」。

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Bug修复循环协调者。测试完成后，读取技术问题追踪台，按P0→P1→P2顺序协调修复，每修复一个触发针对性回归测试，循环直至P0+P1全清，输出可上线结论。所有信息通过文档传递，不依赖对话历史。触发词：「全自动修复循环」「按Bug清单修复」「修复所有问题」「循环修复到上线」「开始bug修复循环」。

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整改计划制定 Skill。将差距报告、审核发现、或不兼容分析转化为有优先级、有验收标准的可执行整改计划。每个步骤配对验证方法，防止「计划没有验证」的情况。触发词：「基于这个分析制定整改计划」「怎么修复这些问题」「制定改进方案」「这些差距怎么补」「把发现转成行动计划」。

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基于用户自己的认知文档回答问题，严格引用来源，标注置信度，暴露矛盾，识别知识空白。触发词：「基于我的文档」「根据我的想法」「我之前怎么想的」「我说过什么关于X」「我对X的看法是什么」「帮我回忆」「我的认知里怎么说」「我的框架里有没有」「从我的角度」「我如何看待」。

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项目规范问题自动修复 Skill。当用户指出项目内的规范偏差时，自动分类问题类型，路由到对应角色Skill执行修复，并通过verifier验证修复效果。类比产品侧「问题追踪+修复」的完整闭环，是项目内规范问题的「接收→分类→执行→验证」一体化机制。触发词：「这里有个规范问题」「这不符合规范」「规范偏差」「按规范修复这里」「这里违反了规范」「规范不对」「帮我修复规范问题」。注意：与 issue-tracker 的区别——后者只记录不执行；本 Skill 记录并自动路由执行。

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项目收尾检查。在项目完成后、再次打开前执行：多角色文档审查 + 追踪台核查 + 遗留事项清点，输出收尾报告。与 project-retrospective 的区别：本 Skill 检查文档一致性和遗留问题，后者更新 Skill 体系。触发词：「项目收尾」「收尾检查」「确保文档自洽」。

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新产品/新场景立项前的三大闭环兼容性检查。在触发 role-产品经理 之前，验证新产品是否与现有认知体系、工作域架构、技术架构兼容，识别缺口并给出补齐建议。触发词：「新项目立项」「启动新产品」「新产品兼容性检查」「立项前检查」「这个产品和我们体系兼容吗」「三大闭环兼容性」。与 role-产品经理 的区别：后者设计产品内容；本 Skill 检查产品与整体体系的结构兼容性。

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检测L1文档之间或文档内部的矛盾，基于L1.5原则提出消解方案。触发词：「矛盾」「不一致」「这里有问题」「检查一致性」「[文档A]和[文档B]是否一致」「有没有冲突」「逻辑漏洞」。

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主动式产品演进规划 Skill。基于「AI时代产品问题全景框架」等设计原则，主动分析当前产品现状，识别原则缺口，生成有理据的改进建议。与 role-产品经理 的区别：后者执行具体设计任务；本 Skill 是「对照原则做战略诊断，主动思考产品应该怎么演进」。触发词：「基于产品原则看看有什么可以改进的」「帮我看看产品还缺什么」「给我一些迭代建议」「从第一性原理看这个产品」「主动分析产品」「这个产品符合马斯洛新瓶颈吗」「产品演进建议」。

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撰写通用长文（技术分析/产品思考/对外分享/个人随笔），区别于微信公众号文章（公众号请用 wechat-article-writer）。读取写作习惯手册后起草，支持大纲确认、正文撰写、挑战者自检、审稿闭环。当用户说「写一篇技术文章」「写一篇对外分享」「写一篇产品分析/产品思考」「帮我写一篇通用文章/长文」「写一篇个人随笔」时使用。

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按需培养领域专家子智能体。通过调研→整理→自问自答反思→专家配置输出四阶段，将任何领域的知识转化为可 dispatch 的专家 Agent。Orchestrator 在识别到「现有审查能力不足」时触发。触发词：「需要X领域的专家」「这个任务需要X领域的深度审查」「培养专家」「我们没有X方面的专家」「expert-bootstrap」「build expert」「专家培养」。

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工程/执行原则录入器。当用户发现系统应遵守某条原则（工程约束/AI行为规范），自动分类原则类型、写入正确执行层、审计当前违规点、生成修复追踪。区别于 cognitive-extract-principle（后者处理郑总的思维方式原则）。触发词：「立一个原则」「记下这个原则」「这是条工程原则」「以后所有X都要Y」「把这条原则记在相关文档里」「这应该是工程原则」。

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