「根因分析」の検索結果

半导体芯片制造工艺 (Semiconductor Process Engineering / 半导体芯片制造工艺 — 以「物理化学极限 + 良率经济双重约束」为特征的集成电路前道/后道制造工艺认知操作系统：从「器件架构与微缩路线（planar→FinFET→GAA nanosheet→CFET、等效微缩 DTCO/STCO、背面供电 BSPDN）→ 工艺整合（FEOL/MOL/BEOL 模块协同、PDK、流片 tape-out）→ 单元工艺（光刻 litho（DUV 浸没式 193i / EUV 13.5nm / 多重曝光 SADP-SAQP / OPC / mask）、刻蚀 etch（RIE/ICP/原子层刻蚀 ALE）、薄膜沉积 depo（CVD/PECVD/LPCVD/ALD/PVD/外延 epi/电镀 Cu）、掺杂 doping（离子注入 ion implant / 退火 RTA-laser anneal）、CMP 化学机械抛光、清洗 cleaning）→ 量测检测 metrology（CD-SEM / OCD / overlay / 椭偏 ellipsometry / 缺陷检测 defect inspection / e-beam）→ 良率工程 yield（缺陷密度 / SPC 统计过程控制 / FDC / APC / DOE 实验设计 / 良率爬坡 yield ramp）→ 先进封装 advanced packaging（2.5D/3D、CoWoS、HBM、混合键合 hybrid bonding、chiplet、TSV）」的完整器件-工艺-良率-量产决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **物理/化学/材料的硬约束（量子隧穿、短沟道效应、RC 延迟、热预算、缺陷物理、ppb 级污染控制）⇄ 良率/成本/产能的经济约束（每片晶圆成本、良率是主经济指标、D0 缺陷密度、wafer-per-hour、折旧）**；**持续微缩/摩尔定律（dimensional + equivalent scaling、节点路线图 N5/N3/N2/A16/A14、high-NA EUV）⇄ 物理极限/微缩放缓（原子尺度、漏电、功耗墙、成本墙、'摩尔定律已死'之争）**；**协同优化/整合（DTCO 设计-工艺协同、STCO 系统-工艺协同、模块间 trade-off）⇄ 单模块极致优化（单一 unit process 工艺窗口）**；**工艺配方的 tacit 手艺（process recipe 调试、工艺窗口、缺陷根因分析、量产 ramp 的经验）⇄ 可建模/可仿真/数据驱动（TCAD 仿真、ML 良率分析、APC/FDC、数字孪生）**；**性能-功耗-面积-成本 PPAC 四角权衡 ⇄ 良率/可制造性 DFM 优先**；**自主可控/国产替代（卡脖子、EUV 出口管制、设备/材料/EDA 国产化、SMIC/长江存储/长鑫/中微/北方华创/上海微电子）⇄ 全球高度分工（ASML 光刻垄断、AMAT/Lam/TEL/KLA 设备、TSMC/Samsung/Intel 代工、全球供应链）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 新节点/新工艺导入：器件目标与 PPAC 定义 → 工艺整合方案与 PDK → 单元工艺开发与配方调试（DOE 找工艺窗口）→ 量测建立与 SPC → 良率爬坡（缺陷分类 + 根因分析 + 工艺改善）→ 量产移交与持续改善。具体单元工艺 SOP：光刻（曝光条件 / OPC / overlay 控制 / 多重曝光分解）、刻蚀（选择比 / profile / loading effect / ALE）、沉积（台阶覆盖 / 应力 / 均匀性）、CMP（去除速率 / 碟形 dishing / 侵蚀 erosion）、量测与缺陷分析、良率分析与 FA 失效分析。(c) 工具栈 — 设备（光刻 ASML/上海微电子 SMEE；刻蚀+沉积 AMAT/Lam/TEL/中微 AMEC/北方华创 Naura；离子注入 AMAT/Axcelis；CMP AMAT/荏原 Ebara；量测检测 KLA/AMAT/中科飞测/上海精测）、EDA/TCAD/仿真（Synopsys Sentaurus/Silvaco/Coventor SEMulator3D、OPC Calibre/Synopsys）、良率与制造软件（SPC、MES、FDC/APC、缺陷分析 yield management、PWS）、材料（光刻胶 photoresist、CMP 浆料 slurry、特气、靶材、掩膜 mask blank）。(d) 知识正典 — 半导体工艺 canon 横跨器件物理与制造工程：核心教材（Plummer/Deal/Griffin《Silicon VLSI Technology》、Sze《Physics of Semiconductor Devices》《VLSI Technology》、Wolf & Tauber《Silicon Processing for the VLSI Era》、Campbell《Fabrication Engineering at the Micro and Nanoscale》、May & Spanos《Fundamentals of Semiconductor Manufacturing and Process Control》、Quirk & Serda《Semiconductor Manufacturing Technology》、肖国勇/施敏中文教材）、路线图（ITRS/IRDS、IEEE 国际器件与系统路线图）、顶会论文（IEDM、Symposium on VLSI Technology、IRPS 可靠性、SPIE Advanced Lithography、ISSCC、DAC）、行业分析（SemiAnalysis、TechInsights、IC Knowledge）。(e) figures/流派 — 学术与器件奠基（Gordon Moore 摩尔、Robert Dennard 登纳德微缩、胡正明 Chenming Hu FinFET/UTB-SOI 发明人 UC Berkeley、刘明 Tsu-Jae King Liu Berkeley、Krishna Saraswat Stanford、Mark Bohr Intel 工艺架构）、产业领袖与工艺大师（张忠谋 Morris Chang TSMC、林本坚 Burn-Jeng Lin 浸没式光刻、Martin van den Brink ASML、米玉杰/梁孟松 SMIC/三星工艺、Mark Liu/魏哲家 TSMC）、行业分析师（Dylan Patel SemiAnalysis、Scotten Jones IC Knowledge、TechInsights 拆解、Handel Jones）、科普与拆解（Asianometry、The Chip Letter、半导体行业观察）。流派分歧：等效微缩派 vs 摩尔定律已死派、前道微缩 vs 先进封装 chiplet 异构集成、dimensional scaling vs DTCO 协同优化、IDM vs 纯代工 foundry 模式、自主可控/国产替代路线 vs 全球分工。(f) 行业话术/黑话 — 制程节点 node / 流片 tape-out / 工艺窗口 process window / 良率 yield / 缺陷密度 D0 / 关键尺寸 CD / 套刻 overlay / 掩膜 reticle-mask / 光刻胶 PR / 浸没式 immersion / EUV/DUV / 多重曝光 multi-patterning SADP-SAQP / OPC / 刻蚀选择比 selectivity / profile / loading effect / 原子层刻蚀 ALE / 台阶覆盖 step coverage / 外延 epi / 离子注入 implant / 退火 anneal / RTA / CMP / dishing-erosion / FEOL-MOL-BEOL / FinFET / GAA / 纳米片 nanosheet / CFET / 背面供电 BSPDN / high-NA / PPAC / DTCO-STCO / DFM / SPC / FDC-APC / DOE / WAT-PCM / 良率爬坡 yield ramp / FA 失效分析 / particle 颗粒 / 洁净室 cleanroom-级别 / 12寸-8寸 wafer / chiplet / CoWoS / HBM / 混合键合 hybrid bonding / TSV / PDK / 等效微缩. (g) 争议/批判 — 「摩尔定律是否已死 vs 等效微缩继续」、「节点命名营销化（N3/N2 ≠ 物理 3nm/2nm，gate pitch/metal pitch 才是真尺度）」、「前道微缩 vs 先进封装异构集成谁是未来」、「自主可控/国产替代的现实（EUV 卡脖子、设备/材料/EDA 国产化进度、出口管制 entity list、良率与成熟度差距）」、「良率/成本/性能三角权衡」、「人才稀缺与工艺 know-how 的 tacit 性」、「中国大基金/产能扩张是否过剩」、「制裁与技术封锁」。(h) 大量隐性工艺手艺（process recipe 调试与工艺窗口寻找、缺陷根因分析与 FA、量产良率爬坡的经验判

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线上服务哨兵 - 定期巡检、功能回归测试、数据质量验证和根因分析（RCA）。当用户明确提到"巡检"、"回归测试"、"健康检查"、"线上分析"、"RCA"或需要验证生产环境服务健康时使用。 **仅在以下场景触发**： - 用户明确说"执行巡检"、"运行回归测试" - 提到"健康检查"、"服务可用性验证" - 需要进行线上数据质量分析 - 生产环境问题诊断和根因分析 - 定期监控和预防性检查 **注意**：如果用户只是说"测试"、"检查"等泛化词汇，不应该触发此技能，除非明确提到巡检、回归或健康检查。

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系统性 Bug 修复流水线（P0-P8）：一次修一个，强制根因分析、独立 worktree、TDD、双层验收报告、forge-qa 回归；多会话经 .forge/active.md 防撞车。 铁律：不做根因分析不写代码；新发现禁止顺手修；没有用户最终结论不合并。 触发方式：用户说"bugfix"、"反馈个问题"、"修这个 bug"、"这里有问题"、"为什么不对"、"排查一下"、"investigate"、"forge-bugfix"，或报告错误、异常行为、功能失效时。

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GitHub Issue 处理协作流程。当用户收到 issue 需要分析和回复时使用。通过"诊断 → 定性 → 决策 → 回复"四步法，从一个 issue 产出准确的根因分析和得体的用户回复，避免误判问题类型或回复不专业。

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【Bug 诊断专用】当遇到程序错误、异常行为、性能问题、功能故障时必须使用本技能。触发关键词：报错、Bug、问题、异常、故障、不工作、诊断、排查、修复。本技能提供系统性根因分析，输出详细诊断报告和可执行修复方案，包含代码位置引用、步骤指导、注意事项。仅提供分析和方案，不直接修改代码。

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Model-guided autonomous root-cause analysis over a UModel object-graph semantic layer. Use with `umodel-query` when diagnosing service degradation, SLO breach, latency/error spikes, incidents, outages, or questions like why a service is slow, degraded, erroring, or timing out. The skill guides evidence collection across object graph, metrics, logs, topology, runbooks, deployments, config changes, business traffic, and runtime capacity; it is especially useful for ruling out red herrings such as recent but unrelated deployments. Triggers: root cause, RCA, incident, SLO breach, outage, postmortem, latency spike, error spike, timeout, 根因分析, 故障排查, 告警定位, 为什么慢, SLO 击穿.

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用于遇到缺陷、测试失败或异常行为，且必须在提出修复方案前调查根因的场景。未经根因分析不得只修复表象。

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在 AST JSON 上做信号路径追踪：source → sink 提取跨模块层次的传播路径，判定是否跨时钟域。供 CDC violation 根因分析与 critical path 辅助。触发场景：(1) bb-check-cdc 报 violation 需取证；(2) 综合 critical path 分析；(3) 显式 /bb-trace-signal-path。

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用"透析三棱镜"框架穿透问题表象找到本质原因，通过校准目标B、重构方法A、消除变量C三步解决反复出现的顽固问题。适用于面对同一个问题反复出现、用了各种方法都治不好的场景，以及需要精准定义问题后再解决的分析型场景。当你发现"打补丁式"的解决方案无效时使用此skill。不适用于全新领域没有历史方法可回溯的场景，也不适用于纯不确定性事件（那是概率域/风险域，应使用mirror-world）。关键触发信号："这个问题怎么又出现了"、"为什么总是解决不了"、"试了好多方法都没用"、"问题的根源到底是什么"。

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Use when Codex must make a high-quality judgment on any complex problem, not only technical problems. Trigger when a question has high complexity, uncertainty, cost of being wrong, long-term impact, value tradeoffs, possible structural causes, or when the user asks for 全面思考, 深度理解, 系统性分析, 帮我想清楚, 从根上看, 这件事到底怎么看, 方法论, 复杂问题拆解, 系统方案, 架构判断, 策略判断, or 根因分析. Also trigger for project and engineering high-risk scenarios such as multi-module, multi-environment, multi-data-source, multi-state, financial truth, live trading, ledger, revenue, customer assets, order governance, broker interfaces, online availability, major solution selection, and system closure.

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用户面对多个相互关联的问题, 不知道先解决哪个时; 当需要区分根本原因 与表面症状时; 当问题有先后因果链需要追溯源头时。 不适用于: 只有一个简单问题的场景、问题之间没有因果关系的场景。

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生成标准中文图表：架构图、流程图、示意图、拓扑图等，输出 standalone HTML/SVG，内置中文字体栈与 CJK 排版规则（字号下限、字距、中英混排），零指令产出可直接放进文档、周报、公众号的图。支持把 Mermaid 源（.mmd/.mermaid/Markdown 代码块）重绘为中文标准图表；支持排队瓶颈、策略评估、安全铺路等语义模式与可选无障碍分步动效；内置 IT/云/K8s 单色图标库，支持终端外壳与深色档变体。当用户要求画架构图/流程图/看板/鱼骨图/根因分析/数据库/schema/依赖图/部署图/用户旅程/故事地图/桑基图/极坐标图/热力图/UML 类图/Wardley 地图/瀑布图/哑铃图/思维导图/脑图/示意图/拓扑图/图表/diagram 且期望好看，要求转换/重绘 Mermaid 图，或要求加动效/分步动画、配图标、终端风格、深色/暗色模式时使用。Chinese diagram skill with built-in CJK typography for agent-authored standalone HTML/SVG.

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为 verl-omni 接入或修复 MSProbe 训推一致性采集，生成打点代码、样本关联日志和诊断启动脚本。 用于 diffusion/omni 的 rollout 与 actor 数据采集、dump 缺失或配对失败；不负责精度根因分析。

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训练与推理数据不一致的端到端根因分析。当模块映射/值比较不足以定位问题时使用，可追踪首个可信的分歧边界，过滤融合或结构性误报，遵循生产者-消费者链，并生成包含具体假设和证据的根因报告。

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线上服务哨兵 - 定期巡检、功能回归测试、数据质量验证和根因分析（RCA）。当用户明确提到"巡检"、"回归测试"、"健康检查"、"线上分析"、"RCA"或需要验证生产环境服务健康时使用。

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AI 工作资产化诊断器 / Assetization Router：当用户提供 AI 协作会话、重复任务、prompt、工作流描述、 团队 AI 使用场景或一次成功交付过程，并要求判断应该沉淀成 Prompt、Context Pack、Workflow、Skill、 Loop、System，或根本不值得沉淀时使用。它只做诊断、分层和下一步资产建议，不替代具体 Skill 创建、 PRD 起草、调研、实现或自动化执行。不用于普通事实查询、一次性文案、trace 根因分析或高责任专业判断。

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