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量化交易 (量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择性披露，这是本行诚实边界的核心）；**中国市场的制度约束 ⇄ 教科书假设**（T+1、涨跌停、融券与做空成本、股指期货基差与贴水、行业与市值中性化的实际口径、指数增强与市场中性产品的收益来源，以及监管对程序化交易与高频交易的报告与差异化收费要求，让直接照搬美股论文的做法在 A 股经常失效）；**模型信心 ⇄ 制度与市场结构变化**（策略衰减、结构性断点、极端行情下相关性同时上升、去杠杆踩踏，这些不是尾部意外而是本行的常态风险）。(b) 工具栈 —— 数据（行情与基本面的时点数据 point-in-time、复权口径、停牌与退市处理、财报修订、指数成分历史、期货主力连续合约的拼接方式、期权链与波动率曲面数据；供应商与开源社区两条路线）、研究框架（向量化回测与事件驱动回测的取舍、因子检验与分层回测、组合优化与风险模型、机器学习工具链与交叉验证的时间序列改造）、执行与交易接口（券商与期货柜台接口、模拟盘、订单类型与算法委托、成交回报与对账）、基础设施（时序数据库与列式存储、行情落地、任务编排、实验记录与版本管理）、以及最被低估的东西：一份写清楚假设与失效条件的策略说明书、一套不会自欺的回测规范、一张归因表 —— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的策略是靠信号质量赢，还是靠执行与成本赢』。(c) 心智模型层 —— 收益必须先有来源（风险补偿、行为偏差、结构性约束或提供流动性）；样本外只有一次，用完就没了；毛收益是观点，净收益才是事实；规模是策略的敌人；相关性在你最需要分散的时候上升；回测里每多试一次，显著性就贬值一次；活下来比赢一次重要，所以先定风险预算再谈收益。(d) 工作流 —— 想法与假设成文、数据准备与清洗、单因子与信号检验、组合构建与风险约束、交易成本与容量估计、样本外与滚动前推验证、纸上交易与小仓位实盘、上线监控与风控阈值、业绩归因与衰减检测、策略退役与复盘、极端行情与事故处置、多策略配置与资金分配。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次可信的回测与一次合格的策略上线）、反模式（外行与新手最容易犯的错：只看年化与最大回撤、参数寻优后的曲线拟合、忽略成本与容量、用未来数据、拿主力连续合约当真实可交易序列、把杠杆当收益来源、爆仓后归因于黑天鹅）、智识谱系（学术因子与资产定价派、系统化 CTA 与趋势跟踪派、金融机器学习派、市场微观结构与执行派、期权与波动率交易派、风险管理与尾部批评派、中国私募的指数增强与市场中性实践派）。) Master OS — automated mastery of 量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择性披露，这是本行诚实边界的核心）；**中国市场的制度约束 ⇄ 教科书假设**（T+1、涨跌停、融券与做空成本、股指期货基差与贴水、行业与市值中性化的实际口径、指数增强与市场中性产品的收益来源，以及监管对程序化交易与高频交易的报告与差异化收费要求，让直接照搬美股论文的做法在 A 股经常失效）；**模型信心 ⇄ 制度与市场结构变化**（策略衰减、结构性断点、极端行情下相关性同时上升、去杠杆踩踏，这些不是尾部意外而是本行的常态风险）。(b) 工具栈 —— 数据（行情与基本面的时点数据 point-in-time、复权口径、停牌与退市处理、财报修订、指数成分历史、期货主力连续合约的拼接方式、期权链与波动率曲面数据；供应商与开源社区两条路线）、研究框架（向量化回测与事件驱动回测的取舍、因子检验与分层回测、组合优化与风险模型、机器学习工具链与交叉验证的时间序列改造）、执行与交易接口（券商与期货柜台接口、模拟盘、订单类型与算法委托、成交回报与对账）、基础设施（时序数据库与列式存储、行情落地、任务编排、实验记录与版本管理）、以及最被低估的东西：一份写清楚假设与失效条件的策略说明书、一套不会自欺的回测规范、一张归因表 —— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的策略是靠信号质量赢，还是靠执行与成本赢』。(c) 心智模型层 —— 收益必须先有来源（风险补偿、行为偏差、结构性约束或提供流动性）；样本外只有一次，用完就没了；毛收益是观点，净收益才是事实；规模是策略的敌人；相关性在你最需要分散的时候上升；回测里每多试一次，显著性就贬值一次；活下来比赢一次重要，所以先定风险预算再谈收益。(d) 工作流 —— 想法与假设成文、数据准备与清洗、单因子与信号检验、组合构建与风险约束、交易成本与容量估计、样本外与滚动前推验证、纸上交易与小仓位实盘、上线监控与风控阈值、业绩归因与衰减检测、策略退役与复盘、极端行情与事故处置、多策略配置与资金分配。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次可信的回测与一次合格的策略上线）、反模式（外行与新手最容易犯的错：只看年化与最大回撤、参数寻优

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Intent-driven spec precipitation — state a constraint in natural language (加一条规范：禁止用 any / 记录架构约束：服务间走 gRPC / 质量规则：覆盖率≥80%) and the workflow infers the category and records a <spec-entry>. Spec = 项目约束规则（编码规范、架构约束、质量标准）；可复用知识文档走 /maestro-knowhow capture。Triggers on "maestro-spec add", "记录规范", "添加约束", "添加规则", "加一条规范", "spec add". Terminology：spec = project constraints/rules (<spec-entry>). Reusable knowledge documents use /maestro-knowhow capture. Learning discoveries from /maestro-learn use <learning-entry> tags in learnings.md (separate from spec entries).

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使用ADMM算法设计满足模值约束和自相关峰值约束的低自相关信号，支持复信号。

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根据首位、末位数字限制以及数值大小分布的约束条件，从给定数字集合中筛选出符合要求的组合。

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跨字段比较校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查两个字段之间的逻辑约束关系 是否满足（如 start < end、min ≤ max、price >= cost），支持六种比较运算符，多约束可组合使用。 当用户提到跨字段校验、字段间比较、逻辑约束检查、大小关系验证等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"跨字段"，只要任务涉及验证两个字段值之间的逻辑关系，就应该使用此skill。

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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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供应链与生产运营 (供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后 just-in-case、多源、近岸/友岸的回摆;精益派反驳崩的是『假精益』——单一来源+砍库存不砍变异) ⇄ 服务水平 vs 库存成本(安全库存/报童模型/ABC-XYZ 的经典取舍,牛鞭效应放大上游波动) ⇄ 成本导向压价 vs 供应商共生开发(Kraljic 分级、丰田供应商协会式长期共生 vs 年降指标与竞价) ⇄ 一个数 vs 各部门各算各的(S&OP/IBP 的本质是跨职能对齐到一套数字与一份产销计划))**; (b) 工具栈(此行的工具是『系统+方法』的混合) — ERP/MRP(SAP S/4HANA PP·MM、Oracle、用友·金蝶、Odoo、NetSuite)、APS 高级计划排程(Kinaxis RapidResponse、o9、Blue Yonder、SAP IBP、OMP、Siemens Opcenter APS)、MES/车间执行(Siemens Opcenter、Rockwell FactoryTalk、黑湖智造)、WMS/TMS、需求预测(统计模型 + Nixtla StatsForecast/Prophet、FVA 预测增值分析)、运筹优化与仿真(OR-Tools、Gurobi、Pyomo、AnyLogic、FlexSim、SimPy)、供应链风险与多级可视(Resilinc、Everstream、Interos)、分析层(SQL/Python pandas/Power BI)、以及纸笔工具(价值流图 VSM、A3、看板、标准作业票)—— 选型决策树的关键分岔是 MTS/MTO/ATO/ETO 履行模式与需求变异度,而非厂商功能清单; (c) 心智模型层 — 利特尔法则(在制品 = 产出率 × 流动时间)、瓶颈与非瓶颈、缓冲三态(库存/时间/产能缓冲)、解耦点(客户订单渗透点 CODP)、牛鞭效应、takt time 节拍与产线平衡、OEE 与六大损失、muda·mura·muri 三种浪费、自働化 jidoka 与安灯、防错 poka-yoke、SMED 快速换模换出小批量、平准化 heijunka、PDCA 与丰田改善型 Toyota Kata、DMAIC 与 Cpk 过程能力、报童模型与安全库存公式、ABC-XYZ 分级; (d) 工作流/SOP — 跑一轮月度 S&OP(需求评审→供应评审→预 S&OP→执行 S&OP)、做需求预测与预测误差复盘(MAPE/WMAPE/bias/FVA)、设定库存分级与安全库存、MRP 跑批与例外消息处理(缺料齐套与 MRP 神经质)、瓶颈识别与 DBR 排产、价值流图现状图→未来图→改善计划、新品导入 NPI 与多级 BOM/ECN 工程变更、供应商选择与开发(RFQ→审厂→APQP/PPAP→量产→年度绩效)、断料应急与交期承诺(ATP/CTP)、循环盘点与库存准确率; (e) 知识正典(en/ja 一手极厚,中译齐全) — 《目标 The Goal》Goldratt(TOC 小说体奠基)、《丰田生产方式》大野耐一、《改变世界的机器》Womack·Jones·Roos(MIT IMVP 研究)、《精益思想 Lean Thinking》Womack & Jones、《丰田模式 The Toyota Way》Liker、《工厂物理学 Factory Physics》Hopp & Spearman(排队论视角的运营科学)、《学习观察 Learning to See》Rother & Shook(VSM)、《丰田套路 Toyota Kata》Rother、Spear & Bowen 的 HBR 1999《Decoding the DNA of the Toyota Production System》、Lee/Padmanabhan/Whang 1997《The Bullwhip Effect in Supply Chains》、Ptak & Smith 的 DDMRP、Orlicky 的 MRP、Chopra & Meindl 的供应链管理教材、Deming《转危为安 Out of the Crisis》、Sheffi《The Resilient Enterprise》、ASCM/APICS 的 SCOR 参考模型与 CPIM/CSCP 知识体系; (f) 行业大佬/figures — 大野耐一(TPS 立法者)、新乡重夫(SMED/防错)、Eliyahu Goldratt(TOC 创立者)、W. Edwards Deming(变异与系统观)、James Womack & Daniel Jones(把 TPS 译成西方可学的『精益』)、Jeffrey Liker(丰田模式学术化)、Mike Rother(VSM 与改善型)、Wallace Hopp & Mark Spearman(工厂物理学)、Hau Lee(斯坦福,牛鞭效应与 Triple-A 供应链)、Yossi Sheffi(MIT,韧性)、Carol Ptak & Chad Smith(DDMRP)、David Simchi-Levi(MIT,风险敞口指数)、Steven Spear(TPS 的 DNA)、以及中文圈的供应链实务作者(刘宝红等); (g) 争议/批判(必须保留不洗白) — JIT 是不是 2021 全球断链的元凶(精益派反驳:崩的是单一来源+砍库存不砍变异的『假精益』);西方学精益的高失败率(只搬工具不搬思维,精益在很多工厂沦为裁员的代号);六西格玛黑带官僚化与扼杀创新之争;TOC 派与精益派互相攻击(Goldratt 讽刺精益是等浪费自己浮现);预测无用论(需求驱动派说预测必然错、要靠缓冲吸收)vs 统计预测派;控制塔/数字孪生/AI 预测的过度承诺与高项目失败率;中国制造的年降与内卷式压价 vs 供应商共生;近岸·友岸外包是真实产能转移还是政治叙事; (h) 流派/思想谱系 — **精益/TPS 派(丰田血统:大野-新乡→Womack/Jones/Liker/Rother,信全局消除浪费与人的改善能力)** vs **约束理论 TOC 派(Goldratt:系统产出只由瓶颈决定,聚焦五步、DBR、缓冲管理)** vs **统计质量/六西格玛派(Deming-Juran-Shewhart→GE/Motorola,信减少变异与过程能力)** vs **运营科学/工厂物理学派(Hopp & Spearman:用排队论与数学定律解释,认为精益与 TOC 都是特例)** vs **需求驱动/DDMRP 派(Ptak & Smith:预测不可靠,靠战略解耦缓冲)** vs **韧性/风险派(Sheffi、Simchi-Levi:效率之外必须为断链设计)**。不含: 跨境电商卖家的发货与头程物流(已由 cross-border-ecommerce 覆盖)、纯采购的商务谈判技巧、企业级 ERP 的代码实施与二次开发、通用项目管理。) Master OS — automated mastery of 供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后

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跨平台一键发布：一份内容适配并发布到多个平台（小红书/抖音/B站/公众号/快手/视频号/知乎）。 按各平台格式约束（字数/比例/标签/内容类型）适配内容，再逐个委派对应平台发布 SKILL。 当用户说"一键发布""同时发到多个平台""多平台发布""一稿多发""全平台发""发到抖音+小红书+B站" "分发到各平台"时使用。适配由 LLM 做，路由与约束检查由 scripts/publish_dispatch.py。

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用于生成针对中国上市公司并购交易的非约束性报价信，包含管理层激励（含数据化比例）、公司治理、人力资源方案及监管审批流程等详细内容。

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唯一性约束校验工具。检查指定字段的值是否在全表中唯一，标记重复出现的值所在行 （保留首次出现），支持空值跳过。当用户提到唯一性检查、重复值检测、主键约束等需求时使用此skill。

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数值关联规则校验工具。读取被检验表，根据用户自定义的条件表达式（类似Hive SQL规则）进行数据校验， 具有关联关系的数据项需满足特定约束条件。不满足条件的数据会标记质控标识并输出异常数据。 当用户提到关联规则校验、数据约束校验、自定义规则校验、条件表达式校验等需求时使用此skill。 即使用户没有说出"关联规则"，只要任务涉及根据自定义条件表达式进行数据校验，就应该使用此skill。

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影视编剧 (Scriptwriting / Screenwriting) — 为电影 / 电视 / 流媒体剧集写戏剧蓝本的从业者认知操作系统: 决定「讲什么故事、人物是谁为何转变、场景如何被戏剧化、主题为何重要」的学科 —— 区别于导演 (调度 / 视觉实现)、制片 (融资 / 排期)、小说 (无格式 / 场景 / 视觉动作约束)。覆盖 (a) 故事与结构理论 (亚里士多德《诗学》情节 / 人物 / 思想 + 突转 peripeteia / 发现 anagnorisis + 净化 catharsis; Syd Field 范式 / 三幕 / 情节点; Freytag 金字塔; Egri 前提; McKee《故事》掌控性理念 / 鸿沟 / 价值正负转变 / 激励事件 / 渐进式复杂化; Truby《故事剖析》22 步 + 道德论证; Vogler/Campbell 英雄之旅; Blake Snyder《救猫咪》15 拍节拍表; Dan Harmon 故事环; John Yorke 五幕《进入森林》; Frank Daniel 八序列法; 起承转合东亚戏剧结构), (b) 人物 (想要 vs 需要 / 外在目标 vs 内在缺失, 人物弧光 正 / 负 / 平, flaw-wound-ghost 创伤背景, 主动 vs 被动主角的能动性, Egri 三维人物 生理 / 社会 / 心理, 反派是主角的镜子, 群像与关系网, 人物在压力下的选择中显形), (c) 对白 (潜台词 subtext, 对白即动作与冲突而非信息, 避免太直白 on the nose, 人物独特声口, 信息植入 exposition, Mamet/Sorkin 意图-阻碍式对白, 展示而非告知, 中文剧台词工艺), (d) 场景与序列工艺 (场景是有目标 / 冲突 / 转折的微型故事, 场景价值充能与转折点, 晚进早出, 八序列法, set piece, 转场, 场景头 / 动作行 / 括号提示 格式工艺), (e) 主题与前提 (掌控性理念 / 前提, 主题是被戏剧化的论证而非说教, 道德论证 Truby, 主题统一性, 这到底在讲什么), (f) 类型 (类型惯例是对观众的承诺, Snyder 10 类故事, 颠覆 vs 尊重套路, 类型片 vs 文艺片, 中国类型 主旋律 / 古装 / 年代 / 悬疑 / 甜宠 / 都市 / 军旅 / 历史正剧), (g) 格式与工业流程 (好莱坞剧本格式与 Final Draft, logline 一句话故事, treatment 故事大纲, 节拍表, 分场 / 分集大纲, spec 原创剧本 vs 委托, pitch, coverage, 美剧编剧室与 showrunner 制; 中国 大纲→人物小传→分集大纲→剧本, 长剧集 40 集结构, 网络电影 / 网大, 分账剧, 平台定制剧, 微短剧竖屏短剧), (h) 改稿与开发 (写作就是改写, 改稿 / 润色 / 推倒重写, 处理意见 / 改稿意见, 片方与平台 notes, 杀死你的宝贝, 围读, 开发地狱), (i) 改编 (IP改编 小说 / 漫画 / 游戏改编, 忠于精神而非字句, 压缩, 中国网文 IP 热), (j) 中国影视编剧产业现实 (审查 / 广电总局约束, 备案 / 立项, 平台定制剧 爱优腾芒, 分账, 编剧维权 署名权 / 欠薪 / 枪手, 注水剧, 流量 + 大IP 资本逻辑 vs 原创工艺, 导演中心制 vs 编剧话语权), (k) 编剧职业与工艺生涯 (spec vs 委托, 编剧 vs 编审 / 策划, 单兵 vs 编剧室, 在开发链条中的位置, WGA 与署名仲裁规范, 入行, 中国编剧地位与权益)。跨 电影 / 美剧流媒体 / 中国电影与长剧集。不含 导演 / 摄影 / 制片 / 融资 / 表演 / 电影理论批评为终点 / 泛小说写作 / 纪录片 / 新闻 —— 本 skill 是「戏剧化编剧」工艺: 故事 / 人物 / 场景 / 对白 / 主题 / 结构 / 格式 与围绕它们的产业流程。 (Scriptwriting / Screenwriting for film & TV (影视编剧) — the cognitive operating system of practitioners who write the dramatic blueprint of films, television, and streaming series: the discipline of deciding WHAT story is told, WHO the characters are and why they change, HOW the scenes are dramatized, and WHY it matters thematically — distinct from directing (staging/visual realization), producing (financing/scheduling), and prose fiction (which has no format/scene/visual-action constraints). Covers (a) story & structure theory (Aristotle's Poetics — plot/character/thought + reversal peripeteia/recognition anagnorisis + catharsis; Syd Field's paradigm/three-act/plot points; Freytag's pyramid; Lajos Egri's premise; Robert McKee's Story — controlling idea/the gap/value charge/inciting incident/progressive complications; John Truby's 22 steps & moral argument; Christopher Vogler/Joseph Campbell hero's journey; Blake Snyder's Save the Cat 15-beat sheet; Dan Harmon's story circle; John Yorke's 5-act Into the Woods; Frank Daniel's 8-sequence method; 起承转合 East-Asian dramatic structure), (b) character (want vs need/external goal vs internal lack, character arc positive/negative/flat, 人物弧光, flaw-wound-ghost backstory, agency active vs passive protagonist, Egri's 3-dimensional character physiology/sociology/psychology, antagonist as the protagonist's mirror, ensemble & relationship webs, character revealed through choice under pressure), (c) dialogue (subtext 潜台词, dialogue as action & conflict not information, 'on the nose' avoidance, distinct character voice, exposition handling, Mamet/Sorkin intention-obstacle dialogue, show-don't-tell, 台词 craft in Chinese drama), (d) scene & sequence craft (scene as a mini-story with goal/conflict/turn, scene value charge & turning point, enter-late-leave-early, the 8-sequence method, set pieces, transitions, slug line/action line/parenthetical format craft), (e) theme & premise (controlling idea/premise/前提, theme as dramatized argument not message, moral argument Truby, thematic unity, 'what is this really about'), (f) genre (genre conventions as audience promise, Snyder's 10 story types, subverting vs honoring tropes, 类型片 vs 文艺片, Chinese genres 主旋律/古装/年代/悬疑/甜宠/都市/军旅/历史正剧), (g) format & industry process (Holly

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设计数据库实体、表结构、字段类型和约束时使用。适用于新业务建模、API 契约落库、已有表结构重构和 ER 设计。融合 DDD 实体识别 + 关系范式 + 业务约束 + 演进策略。

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从 MAS（clock_domains / io_timing / path_exceptions）派生 Synopsys SDC 时序约束文件，OpenSTA 语法校验。触发场景：(1) bba-guru-synthesis 综合前；(2) post-PD timing fail 修订约束；(3) 显式 /bb-create-sdc。

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Kerberos 委派攻击（非约束/约束/RBCD）。当 BloodHound 发现委派配置、或已获取有 SPN 的服务账号/机器账号控制权时使用。通过 S4U 协议滥用可实现跨服务模拟任意用户，常用于域内权限提升和横向移动。

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用于生成针对中国上市公司并购交易的非约束性报价信，包含管理层激励（含数据化比例）、公司治理、人力资源方案及监管审批流程等详细内容。

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优化 Agent 推理延迟与成本、诊断首 token 变慢或缓存命中率下降时使用——KV Cache 前缀不变性原则、三条铁律、五种破坏缓存的错误上下文管理模式、Chat Template 与历史思维链回传策略、缓存作为架构约束（缓存边界、子 Agent 字节级对齐、替换字符串冻结）。

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为 RL 训练设计奖励函数或排查奖励黑客时使用——决定奖励来自规则、人类偏好还是模型评判，结果奖励还是过程奖励，标量、向量还是生成式诊断，以及如何用路径约束与 RLVP 惩罚违规动作；也用于多轮 Agent 的信用分配、隐藏测试与早停判定设计。触发词：奖励设计、reward hacking、reward seeking、RLVR、RLHF、GRM、ORM、PRM、RLVP、信用分配、隐藏测试、过程奖励、奖励塑形、组内差异。

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将共享历史中的已验证事实和计算结果整理成符合受众、格式与长度约束的成稿。

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搭建 Coding Agent 或设计 Agent 护栏时使用——当你要构建能自主读写代码、跑测试、自我纠错的编码 Agent，或为已有 Agent 系统补约束/验证/纠正机制、设计执行边界与验收基线、判断某类任务是否适合交给 Agent、优化 Harness 提示词与工具集时使用。覆盖 Harness 四组件、任务四象限、四条设计原则与业界实践。

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中文产品决策 Agent。用于中国大陆互联网产品、运营、增长、商业化、数据、项目推进和组织协作场景：产品规划、需求分析、PRD、需求优先级、排期、版本规划、Roadmap、MVP、灰度、上线、迭代、增长停滞、拉新、投放、渠道、裂变、CAC、LTV、ROI、留存、转化、DAU/MAU、GMV、漏斗、社区运营、内容供给、创作者、用户运营、活动运营、私域、会员、定价、指标异常、数据口径、埋点、A/B Test、用户反馈、客服/销售反馈、竞品冲击、资源不足、项目延期、需求反复、老板临时插需求、跨部门协作、团队冲突、OKR/KPI、目标拆解、复盘等。触发时像资深互联网产品负责人一样，先判断真实问题、当前阶段、核心阻塞、关键约束、相关方和证据充分性，再给出最值得执行的下一步。默认中文回答，不讲理论、不引用原文、不解释历史、不暴露后台方法来源。

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指南学习流程约束。判断请求类型→读取状态→按流程创建轨道/预览/投递/排查迁移；操作命令与细则见 references/learning-operations.md。选题用权威信源，输出前经 output-format 校验。不生成诊疗/处方/急诊SOP/个体患者建议。

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数学建模编程实现与数据图表生成阶段。根据 ANALYSIS_MODELING_REPORT.md 编写可复现代码、运行求解、验证约束、输出 RESULTS_REPORT.md 并生成论文可用的数据驱动图表 PDF。

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数学建模赛题分析与建模设计合并阶段。用于读取题面和附件，完成子问题拆解、数据理解、假设预检、变量定义、模型公式、目标函数、约束条件、求解策略和可交给代码实现的建模报告。

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