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长程上下文迁移器：在新会话开始时，从 KI 系统、对话日志、TodoList、ReflectionLog 中重建认知主轴，防止新窗口质量跌落、风格变浅、理解跑偏。当用户说"继续上次的工作"、"帮我回顾下项目进度"、"迁移上下文"时触发。
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Based on SOC occupation classification
全栈故障诊断与日志溯源技能 — 允许 AI 自动串联前后端日志并定位 Bug 根因。
处理全渠道邮件聚合平台的智能首回任务。功能：L1-L5 分级标注 (01)、首回草稿生成 (02)、敏感词风控校验。支持多意图识别与订单信息关联。
处理物流进度查询 (意图 02)。对接 17track 实时查询接口，支持官网订单号自动关联查询或直接使用运单号。
处理核心订单业务 (意图 01, 03, 04)。用于：查询详情、申请取消、修改收货地址。涉及单号识别 (EFXX, Amazon) 与登录状态校验。
基于 Neo4j 的架构资产图谱映射，实现从需求到代码的精准路径发现
基于 Neo4j 架构图谱的测试盲区诊断、自动化用例生成与 Trace 闭环验证技能。每当用户询问“系统测试是否完整”、“如何补齐覆盖率”、“目前的盲区在哪里”或提到代码与需求的对齐关系时，必须使用此技能进行图谱诊断。
| name | context-migration |
| description | 长程上下文迁移器：在新会话开始时，从 KI 系统、对话日志、TodoList、ReflectionLog 中重建认知主轴，防止新窗口质量跌落、风格变浅、理解跑偏。当用户说"继续上次的工作"、"帮我回顾下项目进度"、"迁移上下文"时触发。 |
目标不是「总结历史」，而是「重建一个已经运行了很久的认知系统，在新窗口中恢复其稳定坐标」。
新窗口有效接管度 = 核心主轴重建 × 目标恢复度 × 偏好继承度 × 风格连续性 × 当前任务定位准确度
所有步骤都围绕这个公式展开。
library/source-priority.md）library/migration-report-template.md）按优先级顺序读取以下信息源：
KI 系统（最高优先级）
<conversation_summaries> 确认相关 KIview_file 读取 /brain/<conversation-id>/artifacts/ 下的关键文件TODO.md（任务状态）
c:\Users\linkage\Desktop\aiproject\TODO.md[ ]）、最近完成任务（[x]）、任务优先级情节记忆 (Episodic Memory & Cross-session Summaries)
recall_episodes 接口召回跨会话的情节摘要（基于语义和主题）项目文档（按需）
docs/requirements/ 中的活跃需求文档（REQ-NNN）docs/design/ 中最近被修改的设计文档读取时执行「价值密度分层」（对应 library/source-priority.md）：
从采集的信息中识别：
| 维度 | 提炼目标 | 权重规则 |
|---|---|---|
| 核心主题 | 项目正在解决的最核心问题 | 高频出现 = 高权重 |
| 长期目标 | 用户最终想达到的状态 | 反复强调 = 稳定偏好 |
| 关键概念 | 项目特有的术语和框架 | 有定义 = 保留原文 |
| 偏好模式 | 用户对工作方式的稳定倾向 | 多次被强调 = 不可违背 |
| 风格特征 | 沟通深度、技术细节粒度、语言偏好 | 被修正过的版本优先 |
| 方法论 | 已形成的工作流、公式、框架 | 视为核心资产，不可随意替换 |
| 禁区与反感点 | 用户明确拒绝的做法 | 一旦发现，永久记录 |
明确回答以下五个连续性问题：
按 library/migration-report-template.md 中的标准模板输出：
## 🧠 上下文迁移报告
### 1. 核心主轴
[项目和对话系统正在干的最核心的事，1-3句话]
### 2. 高权重概念与稳定偏好
[最关键的概念、已形成的方法论、禁区]
### 3. 当前进度与位置
[最近完成了什么 → 现在卡在哪里 → 下一步最清晰的推进方向]
### 4. 后续接续策略
[新窗口应如何继续，包括：应优先完成的任务、需要重点注意的风格和偏好]
### 5. 迁移质量自评
[对照接管公式，逐项自评: 主轴重建/目标恢复度/偏好继承/风格连续性/任务定位]
迁移完成后，不停留在报告层！
openspec-explore 或 develop-feature）