当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额,再逐条检查;一次把所有条目量完并直接给出压缩版,只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符,绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩,不代写空白。
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当手上有一份已经写好的推导、要逐步核验时使用。每一步查四件事:代数是否等价、量纲是否一致、符号有没有翻错、以及这一步用的定律在此处适用条件是否仍然成立——变质量、非惯性系、准静态假设中途被悄悄破坏是高频翻车点。scripts/check_derivation.py 做前三项的确定性检查,第四项是人的判断。
只核验已有推导,不代写推导。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Audit the derivation the user actually supplied. Keep algebraic validity separate from physical validity: a symbolic step may be correct while the invoked law is inapplicable.
Request only missing information that blocks the audit:
Do not invent omitted steps or assumptions. Mark them unknown and explain what evidence would resolve them.
pass, fail, or unknown, and distinguish algebra, dimensions, and physics.When the derivation can be represented with scalar symbolic expressions, create a JSON input following references/input-schema.md, then run:
python3 scripts/check_derivation.py derivation.json
The checker verifies a constrained expression grammar, residual equivalence up to a declared factor, required nonzero declarations, and dimensions. Every non-constant factor of the declared factor must itself be declared nonzero: declaring m1 and m2 does not cover a division by m1 - m2, and you add "m1 - m2" to nonzero only when the user has established it, never to make the check pass. Equations written as ... = 0 check normally, and a symbolic exponent such as 10**m must be dimensionless. --selftest runs the checker's regression cases. It deliberately cannot decide whether a physical law applies; review that from the stated regime and assumptions.
If Python or SymPy is unavailable, perform the same checks explicitly and mark them as manual. Never claim a script passed unless it was actually run successfully.
Start with the first failing or unresolved step, then give the table:
| Step | Algebra | Dimensions | Physics | Law / move | Required conditions | Finding |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | pass/fail/unknown | pass/fail/unknown | pass/fail/unknown | ... | ... | ... |
Finish with:
fail, or none found;concept-to-formula-deriver.answer-plausibility-checker instead; for isolated unit checking, use dimensional-analysis-checker.| 版本 | 日期 | 变更 | 类型 |
|---|---|---|---|
| 0.1.1 | 2026-09-26 | 修 check_derivation.py:… = 0 形式不再误判量纲不一致;10**m 这类符号指数要求无量纲;nonzero 可写表达式,按 factor_list 逐个因子核对,声明 m1、m2 不再放行除以 m1−m2;补 --selftest 与未知键报错;分流改为实名;用例 Case 1 更正为准静态与绝热可以同时成立 | patch |
| 0.1.0 | 2026-09-05 | 初始版本 | minor |
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概要と使いどころ
当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额,再逐条检查;一次把所有条目量完并直接给出压缩版,只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符,绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩,不代写空白。
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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来,直接把这段话拆成结构化的长期事项(角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别),说不清的字段留空标"待补"而不是编,再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完,然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容,级别按事实判定,绝不往高了写。
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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思,不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评:这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写,不修改学生的任何数据,也不代写任何申请材料。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用,前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了;只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统,派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草(场景派 / 口语派 / 意象派),再派一个红队子代理逐句挑毛病,主 Agent 按句裁决拼稿,最后统一辙口与意象。收敛判据卡死:字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词,不替使用者决定这首歌要说什么。
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当想知道一段 AI 回答"哪些能直接用、哪些必须先验证、哪些只能当建议"时使用。按声明类型分四级——低风险草稿材料、观点与策略建议、可查证的事实声明、会改变状态的可执行指令——每级配一句默认处置动作;再按影响半径排序,给出最小的下一步检查。可执行类一律标"不能直接执行;先做代码审阅/沙箱测试/回滚准备",其中破坏性或提权的命令排在最前。教的是一套可复用的复查习惯,不是替使用者把所有内容都核实一遍:本 skill 只分级、排序、定处置,要逐条核实走 ai-output-fact-checker,整段代码要做入库体检走 ai-code-onboarding-checklist。
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当拿到一段 AI 生成的代码,还没决定要不要信、要不要跑、要不要往上继续加东西时使用。先做一遍客观体检:行数与嵌套深度、有没有测试、有没有硬编码密钥或遗留 TODO、依赖是不是真实存在、有没有危险调用(eval/exec、shell=True、递归删除、反序列化、提权、外发网络,按正文给的 grep 模式逐类查);再给风险评级和下一步动作。老实写明它查不了算法正确性——体检通过不等于代码是对的。回答里文字、事实和代码混在一起时先用 ai-answer-triage 分级;只审相对已有代码的一份改动用 ai-diff-review-protocol。
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