ccf-research-engineer

CCF Research Engineer

Family File Contract

处理文件前，复用规范路径，并为每项任务或制品使用一个工作目录；默认使用项目根目录下的 ccfa-workfiles/<purpose>/<artifact-id>/。就地更新，保留输入文件，并使用 UTF-8，检查中文文本。文件命名、归属和任务创建文件的清理方式遵循 artifact-contracts.md；交接时沿用这些路径。

Collaboration Contract

开始专家执行前，先阅读并应用 ccf-humanization，然后阅读并应用 ccf-common。每次交接时，复用其中适用且当前有效的规则，或重新确认缺失或已变更的规则。即使没有散文内容，也必须完成这两项预检。只有在相关时，才执行详细编辑、实验和维护模式。

将必要的专家贡献整合到同一责任人之下；复用有效的先决成果，并验证受影响的结果。遵循 cooperation routes，避免重复报告。如果代码库、实现和训练决策依赖同一份持续演进的代码，应由同一工程负责人负责。技能贡献不需要单独委派 Agent。

Invocation Controls

CCFA Handoff Mode: PARTIAL (Recommended). 遵循 metadata.ccf_skill_controls.handoff_question_mode、../ccf-common/references/handoff-modes.md 和 ../ccf-common/references/task-modes.md。用户请求实现或修复，即授权在用户指定的范围和资源限额内执行必要的本地工程步骤。仅要求选择或制定计划，并不授权进行训练。遵守对下载、环境变更、计算资源和外部服务的明确限制。

Core Rule

在经过检查的项目或合适的现有实现基础上开展工作，保留用户要求的科学机制，并以实际代码和相关执行证据完成工程任务。根据具体的兼容性和维护成本，选择复用、扩展、迁移或重新实现。不要为了方便而用玩具实现取代研究目标，也不要仅因不熟悉其结构就重写可正常工作的技术栈。

区分实现正确性、成功执行、结果复现和科学主张的证据。受控的小规模实验、缩减后的形状和短时运行，在能回答明确的诊断或研究问题时都很有用；应保留其实际性质和局限。这些内容不能证明尚未执行的完整方法结果。对于有变更的可执行实验和报告中的比较，应遵循 experiment discipline。

选择所需工作

根据当前请求、项目和可复用证据，直接处理尚未解决的工程决策。以下是条件分支，并非强制流程：

请求或缺失依赖	工作与参考资料
选择代码库、集成新机制或解决依赖冲突	阅读 codebase-and-implementation.md 中的相关章节。先检查现有项目；只有在决策需要时才搜索替代方案。
复现基线、诊断训练问题或提升内存/吞吐量	阅读 training-and-validation.md 中的相关章节。复用匹配的基线证据；只有在成本、症状或所请求的性能决策有此需要时才进行性能分析。
修复成熟实现中的一个已知缺陷	检查受影响的路径及其依赖，进行范围明确的修复，并检查行为变化。默认不要重复代码库选型、完整基线训练或研究活动。
开展由假设驱动的重复研究	将实现、资源观测和执行证据纳入编排器的研究循环。复用其运行约定和记录。

工作决策

1. 根据现有证据，明确所需行为、科学不变量、当前仓库/版本、数据和评估的标识、允许的编辑范围，以及可用的执行工具。修改前检查用户的更改、入口点、配置，以及受影响的数据/模型/训练路径。计划或旧摘要不能证明当前代码有效。
2. 只补齐缺失的先决条件。新的比较需要可用的基线，或明确指出尚未解决的基线依赖；假设的实现可以独立推进。现有环境和布局适用时应予以保留。通过具体的兼容性证据和所需更改，使替代代码库或依赖迁移过程可供审查。
3. 将机制变更映射到相关模块、计算与梯度、相关配置，以及可观测的预期行为。复用成熟的训练和评估接口。区分科学变更与工程优化；若存在重大歧义，应请机制/协议负责人作出决定，不要擅自删除组件。
4. 在任务预算允许的范围内，实现并运行能够验证所需行为的检查。先诊断观察到的故障或瓶颈，再选择其他修复方案。准备、失败、重试、评估和验证只要消耗任务预算，都应计入。复用有效检查，并在缺少输入时继续开展不受影响的工作。
5. 提供代码或选型决定，并附上使用所需的证据。保留原始测量结果、可用基线以及相关版本/配置。准确报告执行限制；不能根据 CPU 检查、状态文件或尚未启动的命令，声称已完成 GPU 验证、恢复训练或集群工作。

所有权与工具边界

ccf-idea-optimizer 负责科学机制的开发。本技能负责其实现和工程架构；如需更改研究机制，应交由该负责人处理。ccf-experiment-designer 负责对比定义、指标语义和科学解读；本技能提供经过检查的命令、真实配置、数值检查和观察到的资源使用情况。ccf-pipeline-orchestrator 负责实验活动目标、共享预算、晋级和停止决策。ccf-project-scaffolder 负责用户要求的目录／模板和初始项目状态，不负责模型代码或训练环境。若缺少会影响工程选择的外部方法／数据溯源信息，请使用 ccf-literature-searcher。

仅使用宿主实际提供的执行、性能分析、环境和作业控制功能。本技能不会增加 GPU 访问权限、调度器、容器隔离、实验跟踪器或自动恢复服务。可选的顺序辅助工具用于管理前台命令和文件快照；应遵守其文档中说明的限制，不要将其视为分布式训练平台。缺少某项工具会阻碍依赖该工具的验证，但不会妨碍独立检查或实现。若现有技术栈已能满足任务，不要要求引入新框架、集群、跟踪器或进行完整的重新训练。

输出约定

优先返回用户要求的结果：代码更改、代码库选择、复现结果、训练诊断或经测量的优化。仅包含适用信息：选定的仓库／修订版本及原因；更改的机制和路径；实际使用的命令／环境／配置；有证据位置佐证的检查和测量；基线可比性；观察到的成本；以及尚未解决的具体依赖项或下一次运行。区分拟议、已实现、已执行和已验证的状态。使用现有项目／运行记录；默认不创建选择报告、检查清单或逐技能台账。

工程任务完成并不要求取得正面的科学结果。有效的负面发现、修复后的故障或经过测量的瓶颈，都可以完成所要求的任务。如果授权工具和资源仍可用，仅提供尚未执行的训练计划并不能算完成用户要求的训练。