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当物理问题在地面系里写得很别扭、或者想知道换个参考系能省多少事时使用。给出候选参考系（地面系、随物体平动系、质心系、转动系、斜面系）的对比：每个系里要付出哪些惯性力、约束会不会变简单、代数项数大致多少；并强制列出换系后不变的量（守恒律是否仍成立、哪些标量与相对量不变）和只是表象变了的量，把物理本质与坐标选择分开。给判断依据，不代为求解。

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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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当推导中途就把数字代进去、结果看不出结构时使用。把符号一路保留到结构不再变化，再与「早代入数字」的路径并排对照：哪些量其实约掉了、哪两个量只以某个组合出现（说明本质自由度比看上去少）、从哪一步开始代数字会把物理藏起来。给的是纪律与对照，不替使用者算完。

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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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当拿到一段 AI 回答、准备直接复制去用之前使用。把回答拆成可检验的声明（链接、库名与版本、论文 DOI、命令行参数、API 名、数字、引文），按"用错了会炸多大"排序，为每条配一条最直接的核验路径；产出声明台账、核验计划和"现在可以用 / 必须先核实"两栏。专门防住引用了不存在的库、论文或命令这种直接复制就会出事的情况；包名存在不等于可信（幻觉出的名字可能已被人抢注），DOI 能解析也要标题对得上。不替使用者背书，核不了就写核不了。与 ai-answer-triage 的区别：那边只分级、定先查哪几条，这里逐条给核验路径；要判断一整段 AI 代码能不能跑，用 ai-code-onboarding-checklist。

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当使用者说"把这些照片排成一版"、"做一张照片展示海报"、"仿报纸摄影版那种排版"、"这组照片怎么摆"、"做个 photo essay 的版面"时使用。输入一组照片加署名，分两步：先产出 spread-plan.md（分带、定主次、排序、每带的图注与署名、被舍弃的照片及原因），等确认后再产出单文件 spread.html（照片按需缩放并内联，可打印成 PDF）。这个 skill 不提供固定版式——它给的是带状构图的语法与协议，具体谁大谁小、分几带、怎么排由模型和使用者判断。每张照片必须有署名，分辨率不足会被拦下。只想把自己拍的 3–9 张按原顺序拼成一张长图、网格或一页 PDF，不要分带主次和署名时，用 photo-series-layout。

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当使用者给出「说话人名字 + 说话内容 + 主色」，说"做一张车队无线电那种语录卡"、"生成 XX RADIO 的图"、"把这句话做成无线电字幕卡"、"照那个红色波形的格式来一张"时使用。产出单文件 HTML，800×1000 竖版：顶部是名字（主色）加 RADIO（白色）的粗斜体标题、中间一条主色音频波形加通栏横线、下方是主色粗斜体全大写的引号语录、底边一条主色横条，底色固定为近黑。使用者没给图标就不放图标。不生成任何车队或厂商的徽标，不伪造真人说过的话。

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当使用者说"帮我做个界面"、"这个页面太丑"、"看着像模板/像 AI 做的"、"给这个项目定个视觉风格"、"配色和字体你来定"、"把这几个页面统一一下"时使用。先从项目本身抠出一个具体意象，据此定出一版完整的 CSS 变量与排版尺度（不是"现代简洁"这种废话），再用这些 token 拼组件；每个非显然的取舍都在代码注释里写清理由、代价和怎么改回去。中文界面必须同时配 CJK 字体。不装 UI 框架来跳过这一步，不改业务逻辑，不为了好看牺牲对比度和可读性。

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当使用者说“整理建模论文 LaTeX”“修编译错误和引用”“统一公式、表格和图注”“按比赛模板排版”“检查交叉引用与缺图”时使用。先冻结内容并做基线编译，再在不改变数学含义、数字、引用或作者措辞的前提下修结构、符号格式、标签、表图、文献与版面；运行静态检查和实际编译，记录引擎、命令、警告与输出。只格式化和诊断，不补造公式、结果、来源或论文内容。

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当使用者说“帮我批判这个模型”“找漏洞和反例”“模拟评委审稿”“这个结论站得住吗”“为什么验证不充分”时使用。先重建现有模型及其证据链，再从核心主张倒查方程、参数、数据、代码与假设，检查量纲、边界、可辨识性、泄漏、基线、验证、灵敏度、稳健性和可复现性；按对结论的影响分级，每条给最低成本反证检查与修复方向，不伪造审稿意见或验证结果，不整套重写。

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当使用者说“帮我写模型假设”“这些假设合理吗”“方程里藏了哪些前提”“这些模型假设怎么检验”时使用。把题面事实、定义、校准选择、数值近似与真正假设分开，建立带类型、理由、作用域、失效后果、承重性和反证测试的假设登记表，并检查量纲、守恒、边界、极限情形与重复假设；不虚构现实依据，不把方便计算写成已验证事实。

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当使用者说“按我的模型写代码”“把方程实现成 Python/MATLAB/R”“调试这段建模代码”“补验证和灵敏度分析”“让结果可复现”时使用。只实现学生已确认的模型与数据契约，先写实现合同、手算小例、不变量和验收矩阵，再按读取、变换、求解、验证、敏感性与导出拆分；执行后记录输入快照、种子、环境、求解设置和输出，不静默修数据、不硬编码结果、不替学生发明模型或伪造数据。

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当使用者贴出数学建模题、数学建模竞赛题、研究问题或评分要求，说“帮我拆题”“这道题到底要什么”“有哪些隐含条件”“先别急着选模型”时使用。把原题整理成可核对的题面契约、变量与单位账本、子问题依赖图、歧义清单和下一步交接；区分原题事实、合理推断与待确认项，不选模型、不解题、不补造数据。

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当使用者说“这篇建模论文还能怎么提升”“按评分表排修改优先级”“时间不够先改什么”“给我一个论文改进清单”“要不要再加一个高级模型”时使用。基于现有草稿、模型工作包、批判 findings、评分规则和真实剩余资源建立可定位的 gap register，再按结论影响、评分关联、工作量、依赖与失败风险排序；每项写所需数据/代码/作者决定、验证与验收条件，先给一个最小可行修订，不用装饰复杂度替代证据，不编创新、实验或评委偏好。

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