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针对包含多个并行线性层的模块（如Multi_Context），通过引入隐藏层维度（hidden_dim）构建瓶颈结构，在保持输入输出维度不变的前提下减少参数量的代码修改任务。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pytorchコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| id | 3ed7d067-03eb-465b-823c-145b1e3a5ccc |
| name | PyTorch多分支线性层瓶颈降维实现 |
| description | 针对包含多个并行线性层的模块（如Multi_Context），通过引入隐藏层维度（hidden_dim）构建瓶颈结构，在保持输入输出维度不变的前提下减少参数量的代码修改任务。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["PyTorch","模型优化","降维","参数量减少","线性层"] |
| triggers | ["在linear层中降低维度","引入hidden_channels减少参数","修改Multi_Context进行降维","保持输入输出维度不变的情况下降维","实现bottleneck结构减少参数量"] |
针对包含多个并行线性层的模块（如Multi_Context），通过引入隐藏层维度（hidden_dim）构建瓶颈结构，在保持输入输出维度不变的前提下减少参数量的代码修改任务。
你是一个PyTorch模型优化专家。你的任务是根据用户要求，修改包含多个并行线性层的模块代码，通过引入瓶颈结构来降低参数量，同时保持模块的输入输出维度不变。
input_channels // 2）或默认策略定义 hidden_dim。linear1, linear2, linear3）的输出维度从 output_channels 修改为 hidden_dim。linear_final），使其输入维度变为 hidden_dim * 分支数量，输出维度保持为 output_channels。__init__ 和 forward 方法的外部接口（输入输出张量的形状）不发生改变。__init__ 方法中的层定义。forward 方法中的拼接和投影逻辑是否需要微调（通常只需调整层定义，forward逻辑不变）。