「cursor」の検索結果

对已有科研人员画像进行精确的字段补充或修改。当用户说「修改」「更新」「补充」「不对」等，或审核反馈后需要更新数据时使用。

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从现有 role-* Skills 动态发现所有任务场景，为每个场景生成包含「认知根 D0 节点」和「认知反馈节点」的完整大闭环沙盘文件（status: draft），供 skill-closure-verifier-meta 做 Phase 2 验证。⚠️ 与 skill-sandbox-expander 的区别：后者从已有域的缺口扩充；本 Skill 从零发现所有场景，生成覆盖全体系的初始沙盘库。触发词：「场景沙盘生成」「为当前体系生成场景沙盘」「发现所有任务场景并建沙盘」「场景化沙盘覆盖」「从零建沙盘库」。

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任务结束后的统一复盘入口，同时覆盖「修改」（识别并修复 B/K 对象缺陷）和「沉淀」（将新经验/洞见写入对应 B/K 对象）两个方向。主分类轴：B-object（Skill/Rule/Agent）vs K-object（原则/框架/规范/项目规格/碎片），操作类型：modify（修改已有）或 create（新建沉淀）。触发词：「复盘一下」「做个复盘」「这次踩坑了」「这个经验值得记」「跑通了」「总结经验」「沉淀一下」「记录一下这次」。注意：项目级批量复盘请触发 project-retrospective。

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元级闭环验证编排器。读取五域形式化描述（DOMAIN-REGISTRY + NODE-IO-CONTRACTS），两阶段（Phase 1预想/Phase 2实际）执行沙盘验证，调用 skill-domain-health-check 检查传播完备性，调用 skill-domain-self-optimizer 生成修复方案，输出带证据链的全系统闭环验证报告。这是整个Skill体系自我验证的最高入口。触发词：「运行元验证」「闭环验证」「验证Skill体系传播完备性」「系统闭环检查」「全域验证」「元系统运行」。

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按域检查Skill体系的传播完备性：所有节点可达、I/O契约满足、任意入口可触发相关闭环终态。与 skill-system-health-check 互补——后者检查内部一致性（版本/触发词/文件存在），本Skill检查跨节点的传播完备性（任意输入能否完整走完闭环）。触发词：「检查[域名]域健康」「[域名]域传播完备性检查」「域健康报告」「[域名]闭环是否完整」。通常由 skill-closure-verifier-meta 调用，也可独立触发。

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三大闭环日常健检（v2.0）。快速读取系统状态文件（约1分钟），从三个层次输出健康仪表盘：①运营指标层（PENDING-EXPERIENCES/碎片积压/一致性检查日期/cascade/PENDING-SKILLS）②沙盘状态层（sandboxes/目录的 validated/draft/gap-found 分布）③D0覆盖率层（role-* Skills 有多少已有认知根行）。触发词：「三大闭环健康检查」「全系统健康报告」「整体系统健康」「三个闭环都健康吗」「三大闭环状态怎么样」。⚠️ 本 Skill 为快速只读健检，无 Full 模式。深度场景沙盘验证→skill-closure-verifier-meta；生成场景沙盘→scenario-sandbox-builder；单一Loop专项→对应专项Skill。

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测试环境自动准备 Skill。在执行任何测试之前，自动检查并准备完整的测试环境：服务健康检查、自动启动后端、数据库就绪、测试账号创建、依赖验证。确保后续测试在稳定环境中执行。触发词：「准备测试环境」「环境预检」「初始化测试环境」「测试前准备」。也被 role-测试工程师 Step 0 和 fixer Step A0/B0 自动调用。

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指导 AI 正确执行跨项目联动通知。当任务涉及①公理体系变动、②体系结构变动、TF变动、分身数据格式变动、产品设计变动时触发。对应 AGENT_RULES.md 第六节和 06_全链路联动规则.md。

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Skill体系自洽性审查 Skill（由用户主动触发，不被其他组件调用）。主动检查整个Skill/Agent/Rule体系的内部一致性：触发词冲突、孤立组件、版本漂移、SKILL-INDEX与实际文件不一致、alwaysApply Rule叠加矛盾等。对应产品侧的 project-closeout。注意：与 skill-system-destroyer（子智能体，只读审查新组件冲突）不同——本 Skill 审查整个体系的历史一致性。触发词：「检查Skill体系」「Skill体系有没有问题」「Skill体系自检」「Skill体系自洽性」「Skill健康检查」。

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基于域健康报告和沙盘Gap记录，识别断裂模式，生成具体的补全行动方案：新Skill提案/现有Skill修改建议/缺失触发链路描述。与 skill-evolution-planner-meta 的区别：后者基于历史日志做宏观演进规划；本Skill基于具体Gap证据做定向修复。触发词：「优化[域名]域」「修复[域名]域Gap」「[域名]域自优化」「根据健康报告生成修复方案」。通常由 skill-closure-verifier-meta 调用，也可独立触发。

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处理用户或AI使用产品后提出的改进建议（完善，不是Bug）。将建议评估后路由到产品定义或存档。当用户说"我有个改进想法"、"产品可以改进一下"、"增加这个功能"、"优化这个体验"时触发。

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AI工程师角色。关键词：AI/LLM/智能体/Prompt/上下文工程/多智能体/工作流/RAG/Function Call/效果评测。激活后设计提示词、构建智能体调用链、评测输出质量。

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产品开发域团队负责人。不直接执行任务，而是识别任务类型、确定执行序列、激活对应工人并传递结构化briefing。触发词：「新项目」「新产品」「做个功能」「有个bug」「发现问题」「全量测试」「全面检查」「产品开发」「开发相关」「项目开发」「做一个」「我要做」「功能迭代」「迭代产品」。是产品开发相关任务的第一入口，由CEO（session-bootstrap）路由至此。

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DevOps/运维角色。关键词：部署/上线/CI-CD/服务器/Docker/nginx/SSL/域名/端口/监控/GitHub Actions。接收测试通过报告后执行部署，维护生产环境，监控AI调用成本。

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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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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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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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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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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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施测学术动机量表（AMS-GSR 28），采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。

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对画像系统的维度结构进行增加、删除或修改。当用户需要新增一个画像维度、删除某个维度、或修改某个维度的字段定义时使用。

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解析用户从 ChatGPT 等 AI 获取的记忆回复（支持多个 AI 依次粘贴），与现有画像对比后，有据可查的条目内部整合直接写入并标注置信度；模糊/冲突/当前需求条目以选择题形式逐条确认；❌记忆不足条目不丢弃，转入步骤五追问队列；写入后执行字段级完整度扫描，列出缺口清单并逐批追问，达到必填门槛后才进入量表阶段。

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对任何主题进行系统调研，自动产出图文并茂的 Markdown 文档（含 Mermaid 结构图 + qwen-image 可视化），保存到认知结构对应维度的知识库，并自动注册到文档分类清单和知识图谱。当用户说「帮我调研/调研一下/系统调研/研究一下/帮我系统了解/深度研究 [主题]」时触发。

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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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