Skills
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开发
检测贫血领域模型，验证并将其重构为丰富领域模型，并贯彻战术 DDD 模式（实体、值对象、聚合、领域服务、领域事件）。当用户要求验证、审查或检查领域模型或 DDD 代码、检测贫血、重构领域对象、改进封装，或提到“anemic model”“rich domain”“aggregate”“value object”“domain event”“ubiquitous language”“is this good DDD”“does this follow DDD”或“check my domain”等术语时使用。不要用于模块或服务边界设计、架构分解、战略 DDD 上下文映射，或领域层之外的代码（DTO、控制器、基础设施适配器）。
使用内置图元、BufferGeometry、BufferAttributes、索引网格、自定义顶点数据、线与点以及实例化渲染来构建并优化 Three.js 几何体。在创建网格、编辑顶点或 UV、生成形状、减少绘制调用，或诊断几何体内存与剔除行为时使用。触发词：Three.js geometry、BufferGeometry、BufferAttribute、vertices、indices、custom mesh、InstancedMesh、instancing、draw calls、line geometry、points、mesh optimization。
使用 LoadingManager、GLTFLoader、DRACOLoader、KTX2Loader、纹理/HDR 加载器、异步错误处理、缓存、进度报告与资源所有权来加载并管理 Three.js 资源。在导入 GLB/GLTF 模型、纹理、HDR 资源或压缩几何体，或修复缓慢、失败、重复或泄漏的资源加载时使用。触发词：Three.js loader、GLTFLoader、GLB、glTF、DRACOLoader、KTX2Loader、LoadingManager、texture loader、HDR loader、loading progress、asset cache。
加载、配置并优化 Three.js 纹理：色彩空间、包裹、过滤、mipmap、UV 变换、法线/AO/PBR 贴图、立方体与 HDR 环境、数据/canvas/视频纹理、渲染目标、纹理内存与释放。在图像显示异常、UV 重复错误、需要 HDR/IBL，或需要调节纹理质量与 GPU 内存时使用。触发词：Three.js texture、TextureLoader、UV mapping、color space、sRGB、mipmap、anisotropy、normal map、environment map、cubemap、HDR texture、render target、video texture。
使用 NVIDIA Megatron-Core 训练 2B–462B 参数的大模型，采用张量、流水线、序列、上下文和专家并行，并涵盖 H100 上的 FP8 以及 Mixtral 风格模型的 MoE 配置。介绍如何选择 TP/PP/DP/CP 规模、启动分布式训练、调整微批次大小，以及解决 MFU 偏低、内存不足和损失发散问题。适用于在 NVIDIA A100/H100 GPU 上训练参数量超过 10B 的模型、为 LLaMA 风格模型设置 3D 并行、配置 MoE 训练的专家并行，或尝试将 MFU 提高到 40–47%。对于低于 70B 的模型或更简单的设置，请改用 PyTorch FSDP、DeepSpeed 或 HuggingFace Accelerate。
将现有的 OTP / 一次性密码流程从 Twilio Programmable Messaging API（自建：生成验证码 → 发送短信 → 校验）迁移到 Twilio Verify API（托管的验证码生成、投递、过期、速率限制与 Fraud Guard）。涵盖 Verify 取代的内容、创建 Verify Service、替换发送 + 校验逻辑、使用 Lookup 进行 E.164 格式化、自带自定义验证码、错误码转换，以及安全的增量切换。当开发者要把 OTP/2FA 投递从 Programmable Messaging 迁移到 Verify，或询问“我是否应该用 Verify 而不是自己发送短信验证码？”时使用。
UiPath 解决方案规划与设计。遇到 PDD / SDD 文件（`pdd.md`、`*-sdd.md`）时始终调用。根据 Process Definition Document (PDD) 或其他流程知识来源（Confluence 页面、SOP、BPMN 模型、会议记录）编写 Solution Design Document (SDD)，然后从 SDD 推导多技能、多项目任务列表，并实时发出 TaskCreate 调用。已知产品的单项目构建且无 PDD/SDD → 使用相应技能；需求模糊或询问“我该构建什么” → 使用此技能。`uip solution` 生命周期和 `.uipx` → uipath-solution。非解决方案类 Orchestrator/IS/auth/traces → uipath-platform。`.xaml`/`.cs` → uipath-rpa。`.flow` → uipath-maestro-flow。构建/编辑 `.bpmn` → uipath-maestro-bpmn（将 `.bpmn` 作为设计输入也由此技能处理）。`agent.json`/`.py` → uipath-agents。此技能是唯一编写 case-SDD 的技能。构建 caseplan.json → uipath-maestro-case。
通过代码分析对 Unity bug 进行系统性诊断与修复。对 bug 分类，追踪执行路径，提出带预防措施的修复方案。触发词：/unity-debug、/debug、'bug Unity'、'NullReferenceException'、'crash Unity'、'erreur Unity'、'ne marche pas'、'comportement bizarre'、'MissingComponentException'、'glitch visuel'、'physics bug'。当用户报告 Unity 中的 bug、错误、崩溃或意外行为时使用。产出结构化诊断：症状、原因、修复、预防。
依据 Unsloth 官方文档（references/llms-txt.md），提供使用 Unsloth 微调大模型的指导。Unsloth 是一个利用 LoRA 和 QLoRA 实现更快、内存占用更低训练的库。适用于使用 Unsloth 设置 LLM 的 LoRA 或 QLoRA 微调、降低训练期间的 GPU 内存使用、查询 Unsloth 功能或 API、调试 Unsloth 训练代码，或了解 Unsloth 最佳实践。不适用于不使用 Unsloth、仅通过原生 Hugging Face Transformers 或 PEFT 进行的一般模型训练。
用于 Symfony 中交互式地图的 Symfony UX Map,支持 Leaflet 或 Google Maps。涵盖标记、多边形、折线、圆、信息窗口以及 LiveComponent 集成。适用于显示地图、放置标记、绘制形状或路线、处理地图事件、构建门店定位器、使用自定义瓦片图层,或用 LiveComponent 让地图具备响应式。代码触发:<twig:ux:map />、Map()、Point()、Marker()、Polygon()、Polyline()、Circle()、InfoWindow()、MapOptionsInterface、ComponentWithMapTrait、fitBoundsToMarkers、ux:map:marker:before-create、ux:map:connect、SYMFONY_UX_MAP_DSN。当用户询问"如何显示地图"、"如何添加标记"、"如何在地图上绘制多边形"、"如何处理地图点击事件"、"如何制作响应式地图"、"如何在 Symfony 中使用 Leaflet"、"如何在 Symfony 中使用 Google Maps"、"地图不显示"、"地图高度为零"时也应触发。不要用于 SVG 图标(使用 ux-icons)或一般前端交互(使用 stimulus)。
把任意视频变成一个电影感的滚动驱动落地页——Apple 风格的主视觉区，滚动时可见帧随视频推进。适用场景：用户提供视频文件并要求"用这个视频做一个落地页"、"滚动帧网站"、"Apple 风格滚动站点"、"滚动擦除视频的主视觉区"、"像 GitHub Copilot 落地页那样"或任何等价说法。通过 ffmpeg 提取 N 个均匀间隔的帧，构建一个自包含的 HTML 页面，包含粘性主视觉区 + JS 滚动监听器，在滚动时切换可见帧，下方还有标题、内容区块和 CTA。对于 YUV.AI 项目，应用 yuv-design-system 技能的 Neon 模式（粉/青/白，YUV.AI 网页的默认配色）——Decks（紫/黄）仅保留给幻灯片使用。对于通用/非 YUV.AI 项目，根据源视频选择合适配色。输出是一个文件夹，包含 `index.html` 和一个 `frames/` 目录——放到任意静态主机上即可。
使用 Rolldown 与 Oxc 进行 Vite 8+ 开发。适用于配置 vite.config.ts、迁移 rollup/esbuild 时代的配置、使用 environments 与 hook filters 编写 Vite 插件，或排查 Vite 8 中的 SSR、Module Runner 与生产构建行为时。触发词：vite、vite.config.ts、rolldownOptions、oxc、module runner、environments、hotUpdate、lightning css。
使用 Weights & Biases（W&B、wandb）记录和跟踪机器学习实验：指标、超参数、检查点、参数搜索、带来源追踪的制品、模型注册表、自定义图表和可分享的报告。包含 PyTorch、HuggingFace Transformers、PyTorch Lightning 和 Keras/TensorFlow 集成。适用于记录训练运行并比较不同配置、运行自动超参数搜索、将数据集和模型作为制品进行版本管理、注册模型版本，或在团队工作区分享结果。也适用于为离线或连接不稳定的训练设置 wandb.init。不适用于 ML 运行之外的一般数据版本管理。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。