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概要と使いどころ
Inspect one bounded Proto UI Issue queue slice and route ready governed work toward claim and implementation. Use for intake health, readiness, ownership, claim conflicts, stale state, or a candidate task search. This evidence leaf is read-only; authorized claim and implementation continue in their registered leaves.
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Continuous self-reflection routine combining Schön (reflection-in-action / reflection-on-action) and Mezirow (content / process / premise) levels, anchored on KAMI values (val-002 глубина, val-007 честность перед собой, принцип 1 правда, принцип 2 нулевая толерантность к бреду). Triggers FIRE DURING THE TURN, not at end. Use when: (1) about to make a 2nd+ patch attempt at the same problem, (2) user pushes back with "стоп / нет / опять / так, ещё раз / не то / пиздёж", (3) noticing self drifting into "I think that..." without evidence, (4) about to report "готово", (5) copying a pattern from one place to another, (6) task took >2× expected time. Embeds scientific method (explicit hypotheses + falsifiability + prediction-first + alternatives) as substrate for premise-level reflection, not as ceremony.
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Cut a versioned LoreWeave release — draft the CHANGELOG.md entry from what shipped since the last tag, confirm the SemVer bump and pre-release/release decision with the user, then tag and push to trigger the automated build + GitHub Release. Use when the user says "cut a release", "publish v...", "ship v0.1.0", "make a release", or asks what's changed since the last version.
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Designer's eye plan review — interactive, like CEO and Eng review. Rates each design dimension 0-10, explains what would make it a 10, then fixes the plan to get there. Works in plan mode. For live site visual audits, use /design-review. Use when asked to "review the design plan" or "design critique".
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Weekly engineering retrospective. Analyzes commit history, work patterns, and code quality metrics with persistent history and trend tracking. Team-aware: breaks down per-person contributions with praise and growth areas. Use when asked to "weekly retro", "what did we ship", or "engineering retrospective".
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Spec-driven development workflow. Interactive phase-by-phase confirmation from proposal to implementation. Trigger: 'spec-flow', 'spec mode', 'need a plan', 'structured development', 'write a spec', 'feature spec', 'technical spec', '需求文档', '技术方案', '任务拆解', '规格驱动', '写个方案', '做个规划', '结构化开发', 'plan this feature', 'break this down', 'design doc'. Creates .spec-flow/ directory with proposal, requirements, design, and tasks.
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Create high-quality git commits: review/stage intended changes, split into logical commits, and write clear commit messages (including Conventional Commits). Use when the user asks to commit, craft a commit message, stage changes, or split work into multiple commits.
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Review UI code for Web Interface Guidelines compliance. Use when asked to "review my UI", "check accessibility", "audit design", "review UX", or "check my site against best practices".
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React composition patterns that scale. Use when refactoring components with boolean prop proliferation, building flexible component libraries, or designing reusable APIs. Triggers on tasks involving compound components, render props, context providers, or component architecture. Includes React 19 API changes.
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Manage SVG icons as framework components using Denji CLI. Use when the user needs to add, remove, list, or manage SVG icons in React, Preact, Solid, Qwik, Vue, or Svelte projects. Triggers include requests to "add an icon", "set up icons", "manage SVG icons", "remove an icon", "list icons", or any task involving Iconify icons as framework components.
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This skill is for interface design — dashboards, admin panels, apps, tools, and interactive products. NOT for marketing design (landing pages, marketing sites, campaigns).
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Coordinate the custom Elementor Widget site workflow for kickoff, lightweight company intake, conditional reference research, new-versus-existing site style routing, uncertain next steps, project resumption, or continuous work across content, Design Systems, UI, HTML, and Widget implementation. Do not use for release, old-Widget troubleshooting, theme development, or remote WordPress management.
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当用户在面临投资/创业/职业选择，群体都在做一个方向但自己有疑虑、或在问"什么时候应该反着来""如何做出不同于大多数人的正确决策""共识什么时候是错的""怎么承受被误解的压力"时激活。 核心信号：用户在做一个与群体共识相反的决策，或者在考虑这样做。 不适用于：技术性问题、纯情感问题、不需要逆群体方向的常规决策。
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当用户面临业务增长停滞、职业瓶颈、产品创新困境，或在问"如何突破现状""怎么实现颠覆式创新""为什么总是无法超越行业领导者"时激活。 核心信号：用户在描述一个"在系统内无法解决的问题"，或试图通过优化/改善来解决本质上需要重新定义的问题。 不适用于：日常运营优化、渐进式改进、纯粹的执行力问题、信息查询。
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量化专家经验调优库：按「L1 通用专家调优意见 → L2 结构化专家调优意见 → L3 模型专属专家调优意见」三级递进， 输出量化精度调优的完整手段（离群值抑制 / 量化方法·粒度·对称性选型 / 校准集调整 / 敏感层回退 / 模型专属策略）， 每条结论附专家原因分析与专家意见可信度等级。 本 Skill 是专家经验库，负责说明可选离群值抑制算法并询问用户选择哪些算法，以及回答「怎么调、哪些层需要回退及为什么」；不运行离群值抑制 processor，不修改 YAML、不执行量化、不做 EP 检查 / 服务化 / 任务评测。
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重采样：把已有多轮对话数据的每条 assistant 回答丢弃，用 verifier 模型/vLLM 服务逐轮重生成，产出可直接进训练的预分词样本（每行含 input_ids/loss_mask）。依赖支持 return_token_ids 的 OpenAI 兼容 chat 服务（服务需由用户提前就绪，本技能不负责拉起服务）。触发：用某模型对某个数据集做重采样/重生成（如“对这个数据集用这个模型做重采样”）、把对话回答用模型重写、生成预分词样本/on-policy/MTP 训练数据。
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当用户直接要求进行数据集压缩测评，或在量化调优过程中需要使用 AISBench 评测工具输出数据集精度等场景时使用。 本 Skill 负责：使用 AISBench 数据集压缩代码、用 RBF Kernel Herding 算法生成压缩后的数据子集（coreset），并按用户目标交付两种产物之一： ① 接入量化调优主流程：产出独立的 coreset 数据集配置（不覆盖原始数据），回传「全集 config_name + coreset config_name」给编排层，供 evaluation.yaml 切换； ② 仅数据集压缩测评（不做量化调优）：基于 example 模板生成「全集测试脚本」和「子集测试脚本」两份 shell 脚本。 暂时支持 AIME 2025 和 GPQA，其他数据集需要再结合 aisbench tools目录下 herding_coreset_selector 源码进行分析。
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分析 msProbe compare 精度比对结果文件（CSV/XLSX），定位整网精度问题与数值差异。支持统计量模式，输出分析报告。支持辅助信息协助定位：辅助信息（历史结论/已知根因/已排除算子/嫌疑区域等）建议在请求中附带（不依赖交互工具）。若请求中未附带且运行环境无 AskUserQuestion，则跳过辅助信息收集、照常完成分析，报告中省略辅助信息章节并注明原因。
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Adapt torch_npu.profiler interface for AI frameworks and training/inference code on Ascend NPU. Use this skill whenever users need to integrate profiling, add performance data collection, or instrument PyTorch code with torch_npu.profiler on Huawei Ascend NPU platforms. Triggers on: "torch_npu profiler", "NPU profiling", "Ascend profiler", "profiler adaptation", "profile training", "profile inference", "add profiler to framework", "性能采集", "profiling 数据", "昇腾 profiler", and any request to add performance monitoring to Ascend NPU code.
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Ascend cluster comparison tool. Invoke when user asks to compare two cluster datasets (DB or TEXT), or to generate cluster_analysis_output from raw profiling data via msprof-analyze and then compare.
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Generate msmodelslim evaluation YAML configuration (service_oriented + aisbench + vllm-ascend). Use when user asks for evaluation config generation.
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Interactively gather parameters for `python -m cli.inference.text_generate`, generate a concrete text generation simulation command, explain assumptions, ask for execution confirmation, then run the command and summarize performance metrics. Use when the user wants to validate a specific model, hardware profile, batch/query size, prefill or decode scenario, TP/DP/EP/MOE parallel strategy, profiling database, chrome trace, empirical metrics export, or a best row produced by throughput_optimizer.
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当用户希望你像第一次接触项目的人一样，真实按仓库的 README、安装文档或 quick start 跑一遍，并判断“新人能不能走通”“文档是否可用”“哪里会卡住”“安装/启动说明是否对新手友好”时，使用这个 skill。它适用于 repo onboarding audit、documentation UX review、quickstart validation、README walkthrough、按文档验证安装与运行并输出问题报告的场景；即使用户只是说“按 README 试一下”“帮我检查这个仓库文档能不能跑通”“看看 quick start 为什么带不动新人”，也应触发。不要用于纯翻译、润色、摘要、风格对比、治理项检查，或只想直接修环境/修单个报错而不做完整文档体验审查的请求。
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多卡分布式训练中的 loss/gnorm 精度溢出检测与根因追溯。基于 MSProbe dump 数据，先跨 rank 定位首次出现 NaN 的源卡，再在源卡上追溯具体的溢出根因算子。 当用户需要：(1) 多卡分布式训练场景下的 NaN/Inf 溢出检测 (2) 找出首先出现 NaN 的源卡 (3) 追溯根因计算算子 (4) loss/gnorm NaN 问题定位 时使用此 skill。
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