施测学术动机量表(AMS-GSR 28),采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。
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文档整合 Skill。当多个并行文档存在漂移、内容重叠、或缺乏单一权威版本时激活:识别主真源,提取补充内容,重建结构,输出整合版本,并制定废弃文档处理计划。触发词:「文档太乱了」「有好几个版本」「哪个才是最新的」「整合这些文档」「文档漂移」「合并文档」「恢复单一真源」。
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。
减少文档漂移,恢复单一权威指引文件。 基于 closure-orchestration-package 的 master-doc-consolidator 本地化。
Step 1 确认整合目标
询问(如未说明):
「需要整合的文档集合是哪些?
主真源候选是哪个(用户认为最权威的版本)?
整合后应该以什么文件名/路径作为新的真源?」
Step 2 读取所有候选文档
用 explore 子智能体并行读取所有文档
→ 识别每份文档的:创建时间 / 最后修改时间 / 核心内容 / 与其他文档的重叠度
Step 3 确认主真源
基于以下标准判断:
- 最近更新的
- 覆盖范围最完整的
- 用户/项目明确指定的
向用户确认:
「建议以 [文档名] 作为主真源,原因是:[...]
是否确认?」
Step 4 提取补充内容
从其他文档中识别主真源没有覆盖但有价值的内容
逐条列出,询问是否纳入主真源
Step 5 重建结构
基于执行需要(不只是逻辑顺序)重新组织章节:
- 优先放「AI/人首先需要读的内容」
- 参考性内容可以放附录
- 重复内容合并
Step 6 输出整合版本
若覆写会造成版本混淆 → 创建新文件,原文件保留并标注「已被整合,参见新版本」
若无混淆风险 → 直接更新主真源文件(必须先备份到 history/)
Step 7 废弃文档处理计划
对每个被整合的文档,输出处理方案:
- 归档到 history/
- 添加「已废弃」标注
- 更新引用该文档的其他文件
Step 8 整合后一致性验证提示(CO-003 Gap 修复)
整合完成后,主动提示:
「✅ 文档整合完成。
建议:说「做收尾检查」触发 project-closeout,
验证整合后的文档集自洽(各文档间无矛盾、无悬空引用)。」
根因:CO-003 沙盘发现:doc-consolidator 完成整合后没有触发 project-closeout 验证文档自洽,整合结果未经验证。
修改内容:
验证状态:🔵 待验证
根因:认知结构整理和项目文档管理中多次出现「多文档漂移、需要整合」的问题。基于外部包 master-doc-consolidator 本地化。
验证状态:🔵 待验证
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概要と使いどころ
施测学术动机量表(AMS-GSR 28),采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。
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施测大五人格量表(Mini-IPIP,20题),评估外向性、宜人性、尽责性、神经质和开放性。当用户选择填写量表、或画像中人格数据缺失时使用。
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施测科研人员认知风格量表(RCSS),评估横向整合 vs 垂直深度的认知偏好。当用户选择填写量表、或画像中RCSS数据缺失时使用。
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AI配图能力层 Skill。任何需要生成信息图的任务都调用此 Skill,而不是自行调用 API。包含:模型选择、API调用、多视角草图流程、风格库引用、配图索引联动。触发词:「需要绘图」「生成配图」「画一张图」「制作信息图」「根据这段文字画图」「图片提示词」。
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架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比,生成带证据链的差距报告(兼容/冲突/缺失三类),为整改计划提供输入。触发词:「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。
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分析文章可用的多种配图视角,为每个角度生成提示词草图供用户选择。触发词:帮我分析配图角度/生成多视角草图/配图有几种选择/给我几个配图方案。
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