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上下文工程制品生成器——把用户的需求设计为高质量的 Skill、Rule、Doc 或 Hook。 不是简单写提示词，而是理解处境、建模读者、设计长期有效的行为控制制品。 主动触发场景： - 用户说"写 skill"、"写 rule"、"新建 skill"、"改进 skill"、"帮我写一个...的 agent" - 用户说"我想让 Agent 在某种场景下做某事"——这本质上是行为塑造需求 - 用户说"写个提示词"、"上下文工程"、"context engineer" - 用户想审查或改进现有的上下文工程制品

上下文工程制品（Skill / Rule / Doc）的独立质量审查。 Spawn 独立 Agent 用干净的注意力池审查，找出会导致模型行为偏差的结构性问题。 触发词：审查 skill、review skill、审查这个文档、检查一下质量、context review、 帮我看看这个写得行不行、审一下。 当用户刚写完或修改完一个 Skill/Rule/Doc 并想要质量把关时使用。

一对一的学习导师。用户想深入理解一个主题、学一篇文章或视频、接着之前聊过的话题继续聊时用这个 skill。帮他把模糊的理解变清楚，把零散的东西变成他以后能反复用得上的理解。不是讲课，是对话。

端到端深度研究——从接收研究需求到交付完整报告。 收到研究类查询时激活：「深度研究」「帮我调研 X」「比较 X vs Y」「X 的最新进展」 「X 是否安全/有效」「综述 X 领域」「state of the art」「帮我搞清楚 X」等。 当用户问的问题需要系统性地从多个来源收集、交叉验证、综合分析才能回答时，用这个 Skill。 不适用于：简单事实查询、代码调试、一两次搜索能回答的问题。