common_func

在 common_func 项目中需要保存或读取 Python 对象、dict、numpy array、scipy sparse matrix、pandas DataFrame、txt/yaml，或需要按目录分开保存大型字典时触发。用于指导优先使用 common_functions.py 中的 save_pkl/load_pkl、save_dict/load_dict、save_dict_separate/load_dict_separate、save_array/load_array、save_sps_array/load_sps_array、save_df/load_df 等封装。

在 common_func 项目中使用 common_functions.py 的绘图工具时触发。用于指导如何创建 fig/ax、调用 cf 的 plt_* 函数在 ax 上绘图、用 set_ax 统一设置坐标轴和标题、用 save_fig 保存图片，并尽量沿用 common_functions.py 中已经调好的默认绘图参数。

在 common_func 项目中需要检查、优化或制定论文图/科研图的视觉规范时触发。用于指导图的可读性、精简性、对齐、颜色、图形多样性、易懂性、留白、重点突出和常见绘图技巧。通常与 cf-plotting 一起使用：cf-plotting 负责调用 common_functions.py 的绘图接口，本 skill 负责判断图是否清楚、美观、统一、适合正文展示。

Global Codex instructions for doctor projects. Use when the user requests the global Codex instruction skill, global_codex.txt, or wants Codex to follow doctor-specific reply style, workflow, common functions, plotting, memory/storage documentation, Python style, randomness, multiprocessing consistency, imports, code organization, and naming rules.

在 common_func 项目中需要判断用户需求应触发哪个 cf-* skill、需要在多个 cf skill 之间分工、整理 skill 使用边界，或用户直接询问“该用哪个 skill/路由/分流/分类”时触发。优先把常见 common_func 请求路由到 cf-plotting、cf-draw-rules、cf-multiprocess、cf-object-io、cf-neuron-data、cf-ncc-avalanche 等局部或领域技能，并说明主 skill 与辅助 skill 的组合关系。除非用户明确提及或现有代码已经使用 Experiment/ComposedExperiment、MetaModel/ModelContainer、DataKeeper，否则不要主动路由到 cf-experiment、cf-metamodel 或 cf-data-keeper。

当前项目的局部指令。适用于处理本项目任务时检查局部回复身份、results 组织方式、向后兼容策略和项目特殊说明。初步建立项目结构时使用 cf-project-setup-habit；通用 workflow、代码组织、README、validation、storage、task table、绘图、随机性、多进程、imports 和命名规则遵守 global-codex。

当需要按常见科研计算项目习惯搭建、整理或评审项目结构时触发。适用于从零创建 project skeleton、迁移旧脚本、检查 data/code/results 分层、规划 simulation/analysis/plot/test/utils 目录、补 README、记录路径与结果。

当需要从零规划、搭建或推进单人科研代码项目 pipeline 时触发。适用于明确项目目标、确认 CPU/GPU/内存/存储资源、记录资源约束、查找 common_functions 中可复用函数、创建 Python 文件骨架、梳理函数调用关系、按依赖顺序实现函数、做 shape/smoke test、补 README。

在 common_func 项目中使用 PyTorch 写训练、推理、checkpoint、device/dtype 管理、tensor/numpy 转换、局部 torch 随机数、梯度控制、学习率工具或 NaN/Inf 诊断时触发。用于指导优先使用 pytorch_functions.py 中的 get_device、to_device、get_local_rng、to_tensor、save_checkpoint、load_checkpoint、no_grad_eval、concat_outputs、check_tensor_finite 等封装。

在 common_func 项目中需要组织 AbstractTool/Experiment/ComposedExperiment 实验流程、定义 tool 顺序、配置 tool_params_dict/experiment_params_dict、传递前置 tool 结果、复用已有 timedir、skip/search 已完成结果、串联依赖 experiment，或调试完整 experiment 数据流时触发。若问题主要是 DataKeeper 的 data_type/save_load_method/key 设计/separate/lmdb 选择，改用 cf-data-keeper。

在 common_func 项目中需要继承老式 MetaModel、实现 run_detail、用 set_up 配置 params/basedir/code_file_list、保存或读取 simulation_results 和 analysis_results、通过 set_timedir 复用已有结果、做参数搜索复用、运行 analyze/analyze_detail，或用 MetaModelContainer 批量加载旧模型目录时触发。若任务使用新版 AbstractTool/Experiment/ComposedExperiment tool 流程，改用 cf-experiment，不要混用两套框架。

在 common_func 项目中需要选择或配置 DataKeeper 的 data_type、save_load_method、dict/OrderedDataContainer、separate/lmdb 存储后端、key 设计、保存读取策略，或需要在 AbstractTool._config_data_keeper 中设置 self.data_keeper_kwargs 时触发。若问题主要是 Experiment/ComposedExperiment 的 tool 组织、目录复用或整体调试，改用 cf-experiment。

在项目中使用 common_func 根目录下的 ncc_avalanche_functions.py 做 NCC neural avalanche 分析、power-law 拟合、size-duration scaling、crackling relation 检查或保存 avalanche summary 图时触发。用于指导 spike_times 输入、分析窗口、bin width、NCC plparams/sizegivdurwls 参数、duration bin count 拟合和 summary 图保存。

在 common_func 项目中处理神经元 spike times、spike array、firing rate、raster、ISI、ACF/CCF 或常规神经元时间序列分析时触发。用于指导优先使用 neuron_data_functions.py 中的 spike_times_to_array、spike_array_to_times、spike_to_fr、get_fr_each_neuron、raster_plot、fr_plot、EI_fr_plot、get_ISI 等封装，而不是在项目内重复手写 binning、rate 计算和常规神经元数据作图。注意：neural avalanche analysis 不使用本 skill。

在 common_func 项目中需要并行运行函数、批量处理列表/enumerate/items 循环，或调整 process_num 时触发。用于指导优先使用 common_functions.py 中的 multi_process、multi_process_list_for、multi_process_enumerate_for、multi_process_items_for 等封装，而不是直接手写 multiprocessing 或 ProcessPoolExecutor。