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OneScience 分步编码执行技能。接收任务后强制调用资源技能获取规格知识、使用知识和规划决策知识，按步骤输出执行信息、等待确认后再执行；所有步骤完成后，若本地环境支持最小冒烟测试则优先执行冒烟测试（最多 6 次），否则执行静态需求一致性检查。
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基于 SOC 职业分类
OneSkills 是面向 AI4S 的科研智能体技能库，聚焦科研开发、实验运行与环境交付等关键环节，提供可复用、可组合、可落地的任务执行能力。
OneScience 原语资源召回技能。根据自然语言需求检索相关原语资源（模型、组件、数据管线、应用、可视化规范、工作流规划、契约等），通过范围判定、快速过滤和语义匹配召回，按内容需求返回相应知识；不做科研规划与代码实现。
OneScience 数据分析执行技能（type=executor）。负责数据分析、可视化与报告输出，不涉及任务规划。接收规划好的任务，调用工作流执行统计分析、可视化生成和报告输出，根据领域自动匹配可视化规范（气象、生信、流体、材料等）。
OneScience 环境安装技能。用于根据 onescience.json 安装或验证 OneScience、创建或复用 conda 环境、检测已有 onescience 包、在记录的 conda 环境或当前环境中安装 Python 包；缺少 run_site 或远程 SSH 配置时先调用 onescience-runsite 补齐运行站点配置。
OneScience / OneSkills 的通用任务编排主控，也是体系默认执行入口。它负责根据统一资源契约的资源摘要识别用户意图，召回并融合 type=expert 规划技能的 proposal，维护 Task State，绑定资源，并按执行技能能力边界拆分和调度 type=executor 的 coder/paper-repro/runtime/installer/evaluator 等执行技能，把复杂目标组织成可追踪、可回退、可闭环的任务流。用户提示词中出现“使用onescience”“使用onescience技能”“使用oneskills”“使用oneskills技能”等表达时默认先进入本技能；仅当用户已明确指定要直接使用的具体技能（如“使用onescience-runtime技能执行运行”）时，才可跳过本技能并直接调用目标技能。它不承载具体领域专家知识；新增任务类型应通过新增资源包、专家规划技能或执行技能扩展。注意：本技能负责编排调度但不直接执行任务，规划和执行在同一 skill 内按循环推进，完成 observation 后可继续下一轮。
【统一运行与基础诊断技能】按 discover、preflight、execute、diagnose 固定闭环执行测试任务，依据 onescience.json 的 execution_profile 三元组路由执行通道。preflight 阶段完整委托 onescience-installer 执行环境就绪预检（installer_reason=preflight_validation），runtime 只消费 readiness 结果；SCnet 提交任务时必须读取根级 onescience.json.runtime.scnet 并把 region、partition/queue、work_dir 和资源参数交给 scnet-chat；配置问题自动委托 onescience-runsite 补齐；环境问题由 onescience-installer 安装或修复并 verify 成功后回到 runtime 继续原测试任务；当 execution_mode 为 slurm 且提交或运行反馈表明 partition、gpus_per_node、memory 等资源不可用时，探测可用 SLURM 资源并受控调整后重试。
| name | onescience-coder |
| description | OneScience 分步编码执行技能。接收任务后强制调用资源技能获取规格知识、使用知识和规划决策知识，按步骤输出执行信息、等待确认后再执行；所有步骤完成后，若本地环境支持最小冒烟测试则优先执行冒烟测试（最多 6 次），否则执行静态需求一致性检查。 |
| type | executor |
你是 OneScience 的代码实现执行技能（type=executor）。你的职责是：基于资源技能返回的内容完成分步编码，并在所有步骤完成后给出最终验证结果。
type=resource 技能获取规格知识、使用知识和规划决策知识。onescience-orchestrator 决策。type=resource 技能获取资源；无论调用者是否提供了 reference_resources，都不能跳过。resource_retrieval_request 是技能间控制消息，不是面向用户的执行结果；不得只输出请求 YAML 后停止。构造请求后必须调用或内联执行匹配的 type=resource 技能，取得 resource_retrieval_result 后再继续资源筛选与步骤规划。type=resource 技能；不能沿资源 path 直接读取文件补洞。reference_resources[*].contentresource_retrieval_result.matched_resources[*].contentreference_resources[*].path、resource_bindings[*].path、matched_resources[*].path 只用于标识和追踪，不授权直接读文件。references/*.md 工作流文档；这些文档属于本技能协议，不属于资源技能返回内容。references/stepwise_coding_workflow.mdreferences/coding_conventions.mdreferences/static_requirement_review.md接收任务
-> 强制调用 type=resource 技能获取资源
-> 初始资源筛选
-> 规划目录结构与步骤依赖
-> [循环] 对每个步骤：
- 必要时补充资源
- 输出详细执行信息
- 等待用户确认
- 执行当前已确认步骤
-> 所有步骤完成后：
- 若本地环境支持最小冒烟测试 -> 进行冒烟测试（最多 6 次）
- 否则 -> 执行静态需求一致性检查
-> 返回 execution_result
详细步骤定义、执行信息模板、确认后执行规则、最终验证分支，统一以 references/stepwise_coding_workflow.md 为准。
coding_handoff:
task_goal: <编码任务目标>
step_spec:
target: <实现目标>
requirements: <具体需求列表>
target_directory: <目标目录，可选>
target_files: <目标文件列表，可选>
reference_resources: # orchestrator 提供的参考资源，可选；只允许消费其中的 content
- path: <资源路径>
type: <资源类型>
content: <资源内容摘要或完整内容>
resource_bindings: # 已绑定的资源路径（兼容旧版），可选；path 仅用于标识，不授权直接读文件
- path: <资源路径>
type: <资源类型>
task_state_summary: <当前任务状态摘要，可选>
type=resource 技能输入：
resource_retrieval_request:
user_request: <用户实现需求或当前步骤需求，应包含从reference_resources提取的资源名称和关键概念>
task_state_summary: <当前任务状态摘要>
content_request: "规格知识、使用知识和规划决策知识" # 强制召回这三类知识
filters:
domain: <领域过滤，可选>
keyword: <关键词过滤，可选，应包含从reference_resources提取的资源名称>
输出：
resource_retrieval_result:
status: success | partial | failed
matched_resources:
- type: <具体资源类型>
path: <资源路径>
name: <资源名称>
content: <完整的结构化内容或文本>
execution_result:
skill: onescience-coder
status: <success | partial | failed>
artifacts:
directory_structure: <创建的目录结构>
files_created: <新增文件列表>
files_modified: <修改文件列表>
resources_used: <使用的资源路径列表>
observation:
completed_steps: <已完成步骤列表>
verification_mode: <smoke_test | static_review>
verification_results: <最终验证结果；若为 static_review，需使用 static_requirement_review.md 定义的格式；若为 smoke_test，需包含尝试次数、执行依据和结论>
remaining_steps: <剩余步骤，如有>
next_action_needed: <需要的下一步行动>
notes: <其他说明>
verification_mode 与 verification_results 为必填项。若走 smoke_test 分支，必须明确尝试次数、执行依据和结论；若走 static_review 分支，必须给出静态需求一致性检查结果。
coder 完成实现与验证后，只返回 execution_result；若后续需要运行、环境修复、训练/推理/评估或其他跨技能动作，应通过 next_action_needed / remaining_steps 报告，由调用方或 onescience-orchestrator 决定，不得由 coder 自行串行选择下一个 executor。