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使用 Arthas 的 watch/trace 获取 EagleEye traceId / 获取请求的 traceId

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排查 JVM / 应用 CPU 飙高（线程定位 + 代码路径分析）

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Discover, install, update, merge, and publish AI skills with Nacos for personal or team skill registries.

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Maintain the supported LLM model list: add a new model, or run routine maintenance to verify availability and discover new models worth adding. Use when the user asks to add/support a model, update the model list, or check model availability.

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Conduct a thorough pre-implementation discussion before making significant changes. Use when the user wants to discuss, plan, or evaluate a change before implementing it — especially when they say words like 'discuss', 'evaluate', 'plan', or 'let's talk about'.

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Update docs/CHANGELOG.md from git history, GitHub releases, and code diffs. Use when: writing release notes, syncing the latest changelog entry, summarizing a new tag, or keeping changelog wording concise and consistent.

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Create a branch, commit existing local changes, push them, and open a pull request. Use when submitting current work as a PR.

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Clean up local git branches and remotes accumulated from PR reviews. Use when the user asks to clean branches, remove stale remotes, or tidy up the local git state.

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Start a new OpenSpec change using the experimental artifact workflow. Use when the user wants to create a new feature, fix, or modification with a structured step-by-step approach.

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Continue working on an OpenSpec change by creating the next artifact. Use when the user wants to progress their change, create the next artifact, or continue their workflow.

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Guided onboarding for OpenSpec - walk through a complete workflow cycle with narration and real codebase work.

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Fast-forward through OpenSpec artifact creation. Use when the user wants to quickly create all artifacts needed for implementation without stepping through each one individually.

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Sync delta specs from a change to main specs. Use when the user wants to update main specs with changes from a delta spec, without archiving the change.

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Archive multiple completed changes at once. Use when archiving several parallel changes.

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Implement tasks from an OpenSpec change. Use when the user wants to start implementing, continue implementation, or work through tasks.

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Verify implementation matches change artifacts. Use when the user wants to validate that implementation is complete, correct, and coherent before archiving.

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Enter explore mode - a thinking partner for exploring ideas, investigating problems, and clarifying requirements. Use when the user wants to think through something before or during a change.

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Archive a completed change in the experimental workflow. Use when the user wants to finalize and archive a change after implementation is complete.

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任务完成后的反思与经验沉淀。仅在任务非平凡且出现调试、失败修复、反复试错、明显误判或可复用教训时使用；简单执行、查询、常规 CI 通过等无新增经验的任务可跳过。

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为 MNN 框架添加新的 LLM 模型支持。支持从 HuggingFace/ModelScope 下载模型，分析架构，添加映射，Hook 对齐测试，导出 MNN 模型。采用 TDD 模式，分 6 步执行，每步有独立测试标准。

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MNN Hexagon/HVX/HMX DSP 后端（`source/backend/hexagon`）的优化、重构、构建与回归验证。覆盖设备实测的相位分解、测量纪律、v79/v81 双架构差异、常见瓶颈模式、已否证方向与 cDSP crash 诊断。

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MNN 各类正确性/回归 bug 的排查入口，按 bug 类别分册组织，本文件只做症状分流。分册：内存别名与生命周期（arena reuse、`MemChunk`、融合引入的别名竞争）、量化误差与导出侧权重损坏（低 bit 打包、导出分块、PyTorch MPS/CUDA 大张量静默错误）、host 侧并发/线程竞争（共享所有权的引用计数被写坏、析构链崩溃、TSAN A/B 与编译期哨兵）、fp16 表示能力不足（长序列复读、position 塌缩，以及「实时计算→预计算查表」重构的三类陷阱）、GPU shader 越界与 command buffer 故障、后端 kernel 隐式假设违反（causal mask、layout 约定）、持久化缓存误信（weight-mmap sync 自我污染、跨模型缓存复用）、逐 run 不同的非确定性（未初始化内存/堆垃圾依赖、多线程动态分发×异构 kernel）。用户报告 MNN 输出乱码/退化、单测或 golden 对不上、改动后回归、换后端结果不同、开某开关才错、结果每次跑都不一样、或崩在析构链上且只在后台线程异步释放时偶现时使用。

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MNN Vulkan 后端 kernel/算子性能优化与新特性集成。覆盖 benchmark 基线、kernel 优化迭代、集成验证全流程，以及 GLSL .comp + makeshader 双轨、conv1x1/attention dispatcher 多路径（coopMat/subgroup/nosubgroup）、cooperative matrix、packed weight 设计、pipeline cache、CPU 侧调度瓶颈、Adreno/Mali/Apple 多 vendor 真机验证等参考知识。

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MNN OpenCL 后端 kernel 性能优化与新特性集成。覆盖 benchmark 基线、kernel 优化迭代、集成验证全流程，以及新 OpenCL 特性适配、.cl + codegen 双轨、kernel 选路、packed weight 设计、tune 机制、Android 真机验证等参考知识。

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