Haaaiawd

当用户在 skills-only 环境中需要判断应该从哪个 anws 工作流开始，或需要在 forge / change / genesis / probe / blueprint / challenge / upgrade 之间路由时使用。它是 anws 工作流集合的导航入口。

纯静态「契约忠实度 / 实现侧证据」审查：对照 PRD、ADR、系统设计、05A_TASKS 与 05B_VERIFICATION_PLAN，围绕契约闭合、任务兑现、架构健康、安全边界、验证证据与回流一致性产出可追溯结论；供 /challenge（CODE/FULL）与 /forge（Step 3 §3.6 波末）共用。

当用户需求模糊、术语不清晰时使用。通过交互式追问澄清领域概念，提取实体、流程与暗物质（missing_components）。由 **`/genesis` Step 1** 在 Step 0 已确定 `TARGET_DIR = .anws/v{N}` 后调用；与 **同工作区 `/genesis`** 连用。

执行 /craft 时必读。提供 Workflow / Skill / Prompt 骨架与质量护栏。以判断准绳替代堆砌步骤。

当 `/challenge` 需要设计侧规范契约闭合证据（架构与系统设计文档三维审查）时加载；产出可锚点、按严重度分级的发现供纳入 07_CHALLENGE_REPORT，不作脱离 challenge 上下文的终局裁决。

规定面向真人的 E2E / 手动验证《测试指南》与《E2E Verification》报告骨架（PRD 可追溯、人机走查顺序、评测列仅能 PASS/PARTIAL_PASS/FAIL）；**不含实机浏览器编排**——先后顺序与回填义务由宿主 **`/forge` §3.7**（及 `/forge` 对应条文）统一写死。

Generate a persistent .nexus-map/ knowledge base that lets any AI session instantly understand a codebase's architecture, systems, dependencies, and change hotspots. Use when starting work on an unfamiliar repository, onboarding with AI-assisted context, preparing for a major refactoring initiative, or enabling reliable cold-start AI sessions across a team. Produces INDEX.md, systems.md, concept_model.json, git_forensics.md and more. Requires shell execution and Python 3.10+. For ad-hoc file queries or instant impact analysis during active development, use nexus-query instead.

Precise, instant code structure queries for active development — answer 'who depends on this interface before I refactor it', 'how many modules break if I change this', 'what is the real impact radius of this feature change', 'which module is the true high-coupling hotspot in this legacy codebase'. Essential before any interface change, continuous refactoring task, sprint work estimation, or when navigating unfamiliar or large legacy codebases. Requires Python 3.10+ and shell. Use nexus-mapper instead when building a full .nexus-map/ knowledge base.

分析构建系统拓扑，识别独立构建单元、多产物风险和版本漂移隐患。

The final gatekeeper. Audits RFCs to reject over-engineering, unnecessary dependencies, and resume-driven development.

从模糊的用户需求中提取领域概念——实体、流程和"暗物质"（用户没说的）。基于 DDD（领域驱动设计）方法论。

使用三维框架（系统设计、运行模拟、工程实现）系统性审查架构和系统设计文档。产出按严重度分级的发现，关联到具体文档段落。

分析 Git 历史，发现"逻辑耦合"（总一起改的文件）和"热点"（高频修改的复杂模块）。基于 Adam Tornhill 的《Your Code as a Crime Scene》方法论。

综合 Scout 阶段所有分析（build-inspector, runtime-inspector, git-forensics, concept-modeler），生成决策就绪的系统风险报告。

分析运行时行为、进程边界和 IPC 机制，检测"协议漂移"风险和进程生命周期问题。

Transforms ambiguous user requests into rigorous Product Requirements Documents (PRDs). Use when requirements are vague or high-level.

当用户需求模糊、术语不清晰时使用。通过交互式追问澄清领域概念，提取实体、流程和暗物质。由 /genesis Step 1 调用。

使用三维框架（系统设计、运行模拟、工程实现）系统性审查架构和系统设计文档，作为 challenge 工作流中的规范契约设计证据层。产出按严重度分级的发现，关联到具体文档段落。

综合 Probe 阶段所有分析（nexus-mapper, runtime-inspector），生成决策就绪的系统风险报告。

将模糊或高层需求转化为严格的产品需求文档（PRD）。适用于需求含糊、范围过大或表达停留在概念层的场景。

识别项目中的独立系统，定义系统边界。产出系统架构总览，为后续系统设计奠定基础。

为单个系统设计详细的技术文档。负责架构图、接口设计、数据模型、Trade-offs讨论等。

使用WBS方法将系统设计文档分解为层次化任务。支持依赖分析、追溯链、验收标准。

系统性审查 05_TASKS.md 的质量与完备性，作为 challenge 工作流中的规范契约任务承接证据层。通过 6 大检测 Pass 在语义模型上运行，检测重复、歧义、欠详述、不一致、覆盖缺口和质量问题。

执行 /craft 时必读。提供 Workflow / Skill / Prompt 骨架与质量护栏。以判断准绳替代堆砌步骤。

分析运行时行为、进程边界和 IPC 机制，检测"协议漂移"风险和进程生命周期问题。

将模糊或高层需求转化为严格的产品需求文档（PRD）。适用于需求含糊、范围过大或表达停留在概念层的场景。

使用 WBS 将系统设计文档分解为执行主清单（05A_TASKS.md）与验证计划（05B_VERIFICATION_PLAN.md），支持依赖分析、验证追溯与证据定义。

Generate a persistent .nexus-map/ knowledge base that lets any AI session instantly understand a codebase's architecture, systems, dependencies, and change hotspots. Use when starting work on an unfamiliar repository, onboarding with AI-assisted context, preparing for a major refactoring initiative, or enabling reliable cold-start AI sessions across a team. Produces INDEX.md, systems.md, concept_model.json, git_forensics.md and more. Requires shell execution and Python 3.10+. For ad-hoc file queries or instant impact analysis during active development, use nexus-query instead.

Precise, instant code structure queries for active development — answer 'who depends on this interface before I refactor it', 'how many modules break if I change this', 'what is the real impact radius of this feature change', 'which module is the true high-coupling hotspot in this legacy codebase'. Essential before any interface change, continuous refactoring task, sprint work estimation, or when navigating unfamiliar or large legacy codebases. Requires Python 3.10+ and shell. Use nexus-mapper instead when building a full .nexus-map/ knowledge base.

当用户需要为 CLI / Terminal 设计或实现 logo、banner、header、welcome screen 时使用。适用于需要处理风格方向、宽度适配、fallback 和信息区的场景。

当用户需要为人类直接使用的 CLI / Terminal 设计或实现 single-select、multi-select、checkbox 或 choice list 时使用。适用于 human-in-the-loop 的终端交互层，以及需要处理状态模型、键位映射、TTY 降级和布局约束的场景。

当复杂问题需要系统性逐步推理时使用。适用于多阶段分析、设计规划、问题分解，或初始范围不明确且需要受控收敛的任务。

Industrial prompt review and optimization. Use when: you want a credible, explainable score (0–100) for a prompt/spec, then guided clarification and a rewritten, execution-ready integrated prompt (product + tech stack + data + security + operations). Keywords: prompt review, prompt quality, scoring rubric, spec prompt, PRD-to-implementation, requirements, architecture, offline/on-prem, security, observability.