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基于深度上下文理解的代码调试与增量开发流程。用于修复 Bug、性能问题、变量追踪或在既有模块上做增量功能时，需要建立调用链/变量依赖并维护 `.debug/` 记录的场景。
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Based on SOC occupation classification
AI4S 端到端干实验自动化研究引擎。自启动检查+追溯入职(半路加入也能补齐历史)+强制Worklog(W1)+输出目录README(W2)+强制文献验证(W3)+强制脚本日志(W4)+分层记忆注入+SPEC驱动+OODA循环+Gate门控。适用于scRNA-seq/空间转录组/跨物种比较等计算生物学项目。
深度调研技能 - 完全内置的多 Agent 并行执行引擎，支持引用管理、文件发送、轻量量化验证和实时进度反馈。支持 2-8 个内置 agent 同时工作，大幅提升 Token 使用效率和执行速度。
Loop 系统工程师 — 从用户需求出发，设计并开发完整的多 skill 联动 package。扫描三镜像仓库现有资产，识别可复用 skill 与缺失 skill，调用 skill-governor 规范逐一开发缺失项，组包并编写主调度 skill 的平滑层。也可用于对已有 package 进行联动完整性审计（格式合规+主调度逻辑+入口文档同步+命名一致性）。当用户说"我需要一个 XX 系统/loop/agent 包"、"帮我设计一个多技能联动方案"、"从需求出发开发一整套 skill"、"检查 package 联动完整性"时触发。不适用于：单个 skill 的开发（用 skill-governor）、纯代码调试（用 debug）、纯研究任务。
首席私人医疗架构师 - 循证医学与中医结合的顶级私人医疗顾问。具备临床医学与药理学背景，深度掌握循证医学检索能力，擅长通过实时调用顶级医学数据库，结合传统中医理论，为高净值人群提供科学的健康管理与个性化医疗方案。
国自然基金资深评审专家与辅导顾问 - 深谙NSFC评审规则与基金委导向，提供从破题、科学问题提炼、立项依据撰写到预算规划的全流程辅导。
论文阅读助手 - 资深学术研究员，专精于跨学科文献的精读与批判性分析。帮助用户高效、深刻地理解学术论文，提供结构化的精读报告和批判性思考。
| name | code-debugger |
| description | 基于深度上下文理解的代码调试与增量开发流程。用于修复 Bug、性能问题、变量追踪或在既有模块上做增量功能时，需要建立调用链/变量依赖并维护 `.debug/` 记录的场景。 |
在修改代码前先建立完整上下文关系网络，最小化变更并记录可追溯的调试文档，确保修复可验证、可回滚、可复盘。
在执行验证、测试或 Checkfix 之前，务必确认项目的「部署-开发」架构，避免在错误环境中跑命令导致死循环或无法推进：
ssh nas、ssh dev 等别名或主机配置）。ssh-keygen + 将公钥写入远程 ~/.ssh/authorized_keys），并确认项目在远程机器上的实际路径（如 /mnt/dev/xxx、/home/user/proj）。ssh nas "cd /mnt/dev/xxx && cargo test"），而不是在本地 Samba 映射路径下直接执行，以保障调试流畅、节省成本并防止 AI 反复无效尝试。rg/文件浏览定位入口与相关模块，梳理调用链、变量依赖和数据流向。.debug/：若已有同模块记录则加载；若模块不同则新建，避免混杂上下文。.debug/。.debug/ 记录：问题、根因、变更、验证（含 checkfix 结果）、影响评估。docs/ 用户说明书，默认面向零基础用户，步骤写到可直接照做。docs/DEPLOYMENT.md、docs/README.md）。读取本 skill 的编程工具应在 debug 完成后自动考虑执行下列检查，减少开发者反复提醒的负担：
| 技术栈/类型 | 推荐检查 | 说明 |
|---|---|---|
| Python | 优先 uv venv + uv sync（或 uv pip install -r requirements.txt），并执行 ruff check .、ruff format --check . 或 black --check . | 部署优先级：uv（非 uvicorn）> 直接部署 > conda |
| 前端 (Node/npm) | npm install（依赖变更时）、npm run lint 或 npx eslint .，可选 npm run build | 依赖与静态检查，优先用 package.json scripts |
| PyTorch (GPU) | uv pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124（按目标 CUDA 版本调整） | 有 NVIDIA GPU 时优先 CUDA 包，并补充 CPU 回退命令 |
| Rust | cargo check 或 cargo clippy | 编译与 Clippy |
| Go | go build ./...、gofmt -l . 或 golangci-lint run | 编译与格式/静态检查 |
| Java/Kotlin (Maven) | mvn compile 或 mvn verify | 编译与测试 |
| Java/Kotlin (Gradle) | ./gradlew compileJava 或 ./gradlew check | 同上 |
| C# / .NET | dotnet build、dotnet format --verify-no-changes | 编译与格式 |
| 通用 | 项目内已配置的 lint/format/check 脚本（如 make check、invoke lint） | 优先执行项目既有脚本 |
执行原则：识别技术栈后，至少执行一类检查（lint/format/build）；若检查失败，当轮内修复并复跑直至通过或记录为技术债；结果写入验证与 .debug 记录。
.debug/。.debug/<module>-debug.md。(共享函数数 + 共享变量数 + 共享数据结构数) / 总组件数。# [模块] Debug 记录
## 元信息
- 模块名称:
- 创建时间:
- 最后更新:
- 相关文件:
- 依赖模块:
- 用户说明书路径（涉及前端功能时）:
- 开发/部署文档路径（涉及后端或环境时）:
## 运行上下文与测试规则（首次确认后填写，后续优先读取此处，不再反复询问）
- 运行环境: [本机 Windows / WSL / NAS-Samba+SSH 或远程]
- SSH 方式（若远程）: [如 ssh nas、ssh user@host]
- 远程项目路径（若远程）: [如 /mnt/dev/xxx]
- 验证/Checkfix 执行方式: [如：在本地终端执行 / ssh nas "cd /mnt/dev/xxx && ..."]
## 上下文关系网络
- 文件结构
- 函数调用链
- 变量依赖图
- 数据流向
## Debug 历史
### [YYYY-MM-DD HH:MM] [任务标题]
- 问题描述
- 根因定位
- 解决方案
- 代码变更（文件/函数）
- 验证结果
- 影响评估
- 文档更新（新增/修改的 docs 文件与更新点）
## 待追踪问题
## 技术债务记录
## 架构决策记录（可选）
在开始与完成任务时，优先用以下结构输出关键信息：
## 任务分析
## 开发环境/运行上下文
[本机 / WSL / NAS-Samba+SSH 或远程；若远程，SSH 方式与项目路径如 /mnt/dev/xxx]
## 上下文探索
## .debug 文档状态
## 执行方案
## 更新记录
| 关系 | Skill | 场景 |
|---|---|---|
| 可调用 | debug-ui | 调试发现问题出在前端 UI 层时 |
| 被调用 | ai-spec | 主调度分诊为 bug 修复 |
| 被调用 | ralph / ralph-yolo | 自动开发中遇到错误 |
| 被调用 | api-first | API 层出现 bug 调试 |
| 被调用 | ux-experience-audit | 体验审计发现功能性 bug |