knowledge-synthesis
知识综合
这个 skill-unit 处理的是“如何把资料变成高价值内容”问题。它不负责决定资料是否可信,那是
source-quality-control的职责;它负责把可信材料组织成有主线、有因果、有洞察的输出。
核心原则
1. 历史优先 —— 有演化线索时,先讲前因后果
- 当对象存在明显演化脉络时,优先通过时间线或阶段变化解释它为什么变成今天这样。
- 历史不是背景点缀,而是帮助读者理解设计结果的因果链。
- 如果对象几乎没有历史演化价值,不必硬讲时间线。
2. 设计意图显式化 —— 解释目标、约束与取舍
- 高价值内容不止说“它是什么”,还要解释“为什么这样设计”。
- 设计目标、约束条件、关键取舍、阶段性妥协,往往比表面结构更能解释本质。
- “思想”与“哲学”如果不能落到真实决策背景,就不应空泛悬浮。
3. 阅读路线前置 —— 先告诉读者怎么读
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Agent Skills 开放标准与治理规则。用于 skill 的创建、修改、重构、迁移、审计与维护,并在创建前判断需求应落到自动化、项目级规则、通用或项目私有 skill 还是单次 prompt,提供平台无关的结构标准、frontmatter 规范、渐进式披露与质量门禁。
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Python 实现基线能力单元,帮助 Agent 在 Python 代码实现、修改、补全、重构与审查场景中,先对齐项目既有约定,再落实类型边界、日志纪律、命名与结构可读性,避免把个人偏好或项目私货写成通用规范。关键词:Python、编码规范、类型提示、日志、命名、代码结构、项目对齐。
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规范 Agent 在解答前进行智能判断与思考引导,避免不必要的替代思考并保留用户主导权。适用于用户提问、方案咨询、学习交流等需要平衡效率与思考深度的场景。关键词:引导提问、智能判断、轻量引导、强制思考
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