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当用户希望把一个实际问题沉淀成内部文档，并且更关心“需要决定什么”和“推荐答案是什么”时使用。适合把原始 query 拆成多个决策题，再直接给默认答案、例外条件和最终建议的写法。
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Based on SOC occupation classification
Python 前端开发总技能：提供通用 references + 调度 scripts，按模块加载各游戏自己的 UI 调试与质量门禁脚本，并将缓存统一写入 .agent_cache。
通用 Python 开发门禁技能。统一执行 Ruff 与 Pyright，并支持多目录目标与自动发现。
当任务要求在 `.agents/sandbox/` 下隔离工作区时使用。适用于需要先按日期分组、再在当天目录下按“时间（精确到秒）+ task_name”创建任务目录，并将脚本/中间产物/最终结果集中写入该目录、尽量不污染仓库主目录的场景。
当用户要求把本次任务记录成中文日志，并落到 `.agents/logs/timeYYYYMMDD/timeHHMMSS+task_name` 这类时间路径下时使用。适用于需要记录用户原始 query、精简理解、实际执行动作和改动文件的场景。
创建或修改 TeX/LaTeX 文档。适用于新建中文笔记、讲义、报告、幻灯片，或整理 TeX 目录结构，特别是需要把 tex、pdf、build 分开的任务。
当用户从 0 基础学习 notebook、章节、论文或方法，希望 AI 主动模拟新手提问，而不是等用户逐图提问时使用。适合按“背景问题 -> 朴素直觉 -> 数学表达 -> 代码对应”的顺序解释，并在需要时沉淀成中文 TeX/PDF 讲义。
| name | decision-doc-writer |
| description | 当用户希望把一个实际问题沉淀成内部文档，并且更关心“需要决定什么”和“推荐答案是什么”时使用。适合把原始 query 拆成多个决策题，再直接给默认答案、例外条件和最终建议的写法。 |
把普通说明文改写成“问题拆解 + 推荐答案”文档。
默认调用.agents/skills/sandbox-workmode技能.
# <Title>
原始问题：
> ...
## Q1. ...？
答案：...
## Q2. ...？
答案：...
## Q3. ...？
答案：...
## 最终建议
1. ...
2. ...
3. ...