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N 个连续 sprint metric 不动（如 SR 卡在 60% 不上不下），自动弹窗建议 PIVOT 而不是继续 REFINE。防 sunk cost 心理一直 "再试试"。Use when user says "plateau", "卡住了", "metric 不涨", "sunk cost", "该不该继续", "是不是该 pivot".
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基于 SOC 职业分类
大改动 (>3 文件) 之前先画依赖图 + 改动计划，确认后再动手。**所有外部 ref（line# / API / partition / env var）必须配 _verify 守门函数 runtime fail-loud**，不能盲信 WebFetch 结果。Use when user says "arch plan", "改动计划", "画依赖图", "重构前", "big change", "多文件改", "先规划", "monkey patch", "插入点".
Driver Claude（通常通过 /remote-drive 控制 sub-agent CC）跑实战发现新 bug / 配置问题 / 架构选择需重新拍板时，把 findings 标准化写到 .driver_findings_<round>_<context>.md，让 sub-agent 读了去 patch。比 send-keys 长 message 可靠 100 倍。Use when user says "driver findings", "findings file", "round N 反馈", "远程发现", "hpcc 验证发现", "driver patch", "sub-agent 修 bug".
用一个 Claude (driver) 通过 tmux 远程控制另一个 Claude Code session (sub-agent CC) 走完 pipeline。把 sub-agent 当 worker 用：driver brief 任务 → send-keys 输入 → capture-pane 监听 → 处理 AskUserQuestion → 等下次 idle。Use when user says "remote drive", "驱动另一个 cc", "sub-agent cc", "控制别的 claude", "tmux drive", "我已经开了 cc 你来控制".
起任何实验/sprint 前必须填 Karpathy 5-tuple: Goal / Scope / Metric / Verify / Guard。不填拒绝起训练。Stage 4 → 5 之间 RESOURCE gate 的一部分。用户说 'contract' / '5-tuple' / '签合同' / 'sprint plan' 时调用。
把本地 project 推到远程 compute host（hpcc / bcc / tasl-labserver）+ 远端 bootstrap auto-production framework + 验证 stubs import 通。给 driver 用，跟 /cross-host-sync (run sync) 互补——后者管 run state，本 skill 管 code state。Use when user says "sync to remote", "部署到 hpcc", "推到集群", "rsync project", "远程跑", "hpcc 上验证", "deploy 上去".
写完代码先用 AST parser 做静态分析（import 完整性、签名匹配、未定义符号），过了才执行。防 "跑了 30 秒才发现 ImportError"。Use when user says "ast validate", "静态分析", "先检查", "语法检查", "import 验证", "static check".
| name | plateau-detect |
| description | N 个连续 sprint metric 不动（如 SR 卡在 60% 不上不下），自动弹窗建议 PIVOT 而不是继续 REFINE。防 sunk cost 心理一直 "再试试"。Use when user says "plateau", "卡住了", "metric 不涨", "sunk cost", "该不该继续", "是不是该 pivot". |
| argument-hint | [--n 3] [--rel-tol 0.01] |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write |
借鉴 autoresearch
/evalsplateau-detection。
读 decisions.jsonl 后 N 条 PROCEED/REFINE 决策的 metric。若：
rel_tol (默认 1%)→ emit PIVOT 推荐 + 列每条 delta，AskUserQuestion 是否 PIVOT。
hist = [json.loads(l) for l in open('decisions.jsonl')][-N:]
deltas = [hist[i+1]['metric'] - hist[i]['metric'] for i in range(N-1)]
if all(abs(d / hist[0]['metric']) < REL_TOL for d in deltas) \
and all(h['user_decision'] == 'REFINE' for h in hist):
suggest_pivot(hist, deltas)
.auto-production/plateau_alerts.jsonl/pivot 决策前先调本 skill 看是否 plateau/meta-optimize 收集 plateau 历史给 patch 提示