中文购车决策助手初始化与验收 Skill。用于安装、配置、启动、恢复或诊断仓库内完整前后端,引导用户选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace,私密配置 Agent Plan Key,真实调用专业数据集核验 1–3 款候选车型、配置与城市车系月度数据,并完成应用开发底座和浏览器验收。用户提出“初始化购车决策助手”“安装选车网站”“配置汽车专业数据”“启动购车助手”或排查该应用时使用。
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理解化学科研自然语言需求,生成带来源绑定的 ResearchIntent,并通过本地确定性校验路由到七个化学 Skill、受控 Skill 链或 Workflow A/B。用于复杂、多步、模糊、需要自动编排,或可能联网、产生费用和发送数据的化学身份、结构、特征、分子库、反应和已有路线任务;毒性预测、路线生成、实验安全和放大审批不支持。
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。
将用户的化学科研自然语言目标转换为带来源绑定的 ResearchIntent V1,再交给本地 Validator、Policy Guard、Catalog 和 Runtime。Agent 只负责语义识别,不决定执行命令、科学默认值或自由工作流。
明确、离线、无风险的单步任务可以直接进入对应原子 Skill。边界见 routing-boundaries.md。
Draft 只包含 Agent 的语义判断和原文证据,固定形状如下:
{
"schema_version": "1.0.0",
"language": "zh-CN",
"goal": {
"goal_type": "compute_molecular_features",
"chain_requirement": "explicit_bounded_chain",
"evidence_text": "用户原文中的完整目标"
},
"research_objects": [
{
"object_type": "compound_collection",
"evidence": {
"source_kind": "attachment",
"attachment_id": "structures-csv"
}
}
],
"requested_operations": [
{
"operation_type": "standardize_structure",
"negated": false,
"evidence_text": "用户原文中的唯一片段"
},
{
"operation_type": "compute_fingerprint",
"negated": false,
"evidence_text": "用户原文中的指纹计算片段"
}
],
"input_artifacts": [
{"attachment_id": "structures-csv", "role": "structure_input"}
],
"user_parameters": [],
"candidate_targets": ["structure-features-v1"],
"ambiguities": [],
"unsupported_goals": []
}
消息对象的 evidence 固定为
{"source_kind":"message_span","text":"原文唯一片段"}。操作顺序由数组顺序确定。
参数项只允许 field_id、value、evidence_text。
evidence_text;附件对象只引用 attachment ID。ambiguities。build_intent.py。构建器生成稳定 ID、精确 span、附件绑定、SHA-256、user_explicit provenance 和 intent_fingerprint,并将 --attachment-root 中通过 hash/size 校验的附件复制到 Intent 同目录供 Request Builder 使用。禁止 Agent 手工生成机械字段或自行 staging。run_router.py route 生成 RouteDecision,并在可执行时生成 RouterExecutionRequest。auto_execute:调用 run_router.py execute;confirmation_required:展示受控原因,得到用户明确确认并生成绑定的 confirmation 后才执行;manual_target_required:仅展示目标,不自动执行;clarification_required:只提出模板指定的问题;unsupported:明确当前能力不支持并停止。awaiting_human run 使用 run_router.py resume 和绑定当前 gate 的 HumanDecision。python scripts/build_intent.py \
--draft semantic-draft.json \
--source source.txt \
--attachments attachments.json \
--attachment-root inputs \
--certificate certificate.json \
--intent intent.json
python scripts/run_router.py route \
--intent intent.json \
--source source.txt \
--attachments attachments.json \
--certificate certificate.json \
--decision decision.json \
--request execution-request.json
python scripts/run_router.py execute \
--request execution-request.json \
--decision decision.json \
--run-dir router-run \
--installation-receipt .chemistry-agent-bundle/installation-receipt.json
python scripts/run_router.py resume \
--run-dir router-run \
--decision human-decision.json \
--installation-receipt .chemistry-agent-bundle/installation-receipt.json
教学用语义例子见 routing-examples.md。不得将例子或历史测试标签写入用户请求。
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概要と使いどころ
中文购车决策助手初始化与验收 Skill。用于安装、配置、启动、恢复或诊断仓库内完整前后端,引导用户选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace,私密配置 Agent Plan Key,真实调用专业数据集核验 1–3 款候选车型、配置与城市车系月度数据,并完成应用开发底座和浏览器验收。用户提出“初始化购车决策助手”“安装选车网站”“配置汽车专业数据”“启动购车助手”或排查该应用时使用。
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对已标准化化合物确定性计算受控二维描述符、Morgan/RDKit/MACCS 指纹和数据集质量画像。用于准备分子特征、生成指纹,或检查特征缺失、常数、异常和分布。
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整理和审查结构化化学反应,保留原始记录并检查参与物、角色、产率、重复、守恒和 ORD 合同。用于清洗 reaction SMILES、ORD 或反应表格。
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中文个人投资助手初始化 Skill。引导用户确认真实股票、市场、关注偏好和盘后监控安排,检查 Agent Plan Harness,安装并启动仓库内完整前后端,导入个性化配置,真实调用 DataPro、豆包搜索和 Agent Plan 模型生成首批个股简评与盘后风险摘要,并完成可用性验收。用户提出“帮我初始化个人投资助手”“安装投资助手”“配置我的关注股票”“让我打开网站就有内容”或需要恢复、诊断该应用时使用。
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保守解析化学名称、SMILES、InChI、InChIKey、PubChem CID、ChEMBL ID 或 CAS RN,保留多源证据、相关形式、歧义和冲突。用于确认化学记录是谁、对齐开放数据库,或在结构标准化前选择候选。
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评审已有合成路线的拓扑、逐步反应先例、库存声明和证据缺口。用于比较 AiZynthFinder、PaRoutes 或结构化多步路线并生成专家复核队列。
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