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当用户想制定详细的生产排程、编制 MPS、管理生产计划或将 S&OP 转化为执行时使用。用户提到"MPS"、"production plan"、"available-to-promise"、"master schedule"、"rough-cut capacity planning"、"time-phased planning"、"planned orders" 或 "MRP input" 时也使用。关于车间排程，见 production-scheduling。关于总量计划，见 sales-operations-planning。
使用 MathWorks 工具（MATLAB、Simulink、Embedded Coder）将 AI 模型部署到嵌入式硬件。涵盖两种工作流模式：（1）将 MathWorks 原生或导入的模型重建为 dlnetwork 以适配精简硬件，（2）从 PyTorch 和 LiteRT 模型直接生成 C/C++ 代码。两种模式均支持所有目标（Cortex-M/A/R、x86、GPU）。触发场景：用户希望将 AI 部署到嵌入式目标；从神经网络生成 C/CUDA；为 MCU 压缩 AI 模型；在 Simulink 中集成 AI 以进行系统级仿真；导入 PyTorch/ONNX/TensorFlow 模型用于嵌入式部署；为资源受限硬件优化 AI；或使用 loadPyTorchExportedProgram、loadLiteRTModel、importNetworkFromPyTorch、importNetworkFromONNX、importNetworkFromTensorFlow、importNetworkFromKeras、dlquantizer、exportNetworkToSimulink，或将 Embedded Coder 用于 AI 模型。
通过 memsearch 搜索并召回以往会话中的相关记忆。当用户的问题能受益于历史背景、过往决策、调试笔记、之前的对话或项目知识时使用——尤其是诸如 "what did I decide about X"、"why did we do Y" 或 "have I seen this before" 之类的问题。当看到通过 SessionStart 或 UserPromptSubmit 注入的 `[memsearch] Recall available if needed` 能力提示时也使用。典型流程：搜索 3-5 个 chunk，展开最相关的内容，可选地通过 anchor 格式深入原始记录。当问题纯粹关于当前代码状态（使用 Read/Grep）、属于临时性内容（仅今天的任务），或用户明确要求忽略记忆时跳过。
将 Protractor 测试套件移植到 CodeceptJS 4。当项目包含以下内容时触发：`protractor.conf.{js,ts}`、`devDependencies` 中的 `protractor`、`*.e2e-spec.{js,ts}` 文件、含有 spec 文件的 `e2e/`（或 `protractor/`）目录、依赖中的 `@types/jasmine` / `jasmine-spec-reporter`、来自 `protractor` 的导入（`browser`、`element`、`by`、`ExpectedConditions`），或调用 `element(by.X(...))`、`element.all(...)`、`by.addLocator(...)`、`browser.get(...)` / `browser.executeScript(...)` / `browser.wait(EC.*)` / `browser.waitForAngular(...)` / `browser.ignoreSynchronization` / `browser.params.*` 的代码。
将 TestCafe 测试套件移植到 CodeceptJS 4。当项目包含以下内容时触发：`.testcaferc.{json,js,ts,cjs}`、`devDependencies` 中的 `testcafe`、从 `testcafe` 导入（`Selector`、`ClientFunction`、`Role`、`RequestMock`、`RequestHook`、`RequestLogger`）的测试文件、顶层的 `fixture('X').page(...)` + `test('y', async t => { ... })` 块、`Selector(...)` 链（`.withText`、`.nth`、`.find`、`.filter`）、`await t.click(...)` 模式、`t.useRole(...)`、`t.eval(...)` / `ClientFunction(...)`，或 TestCafe Studio 录制。
当用户要求将 ML 系统投入生产、追踪、版本化、治理、监控或自动化时，应使用本技能。以下情况请主动激活：(1) MLflow、Weights & Biases、Neptune、Comet、ClearML 实验追踪，(2) 模型注册表、模型版本化、产物血缘、可复现性，(3) Kubeflow、SageMaker Pipelines、Vertex AI Pipelines、Azure ML pipelines、Databricks workflows，(4) CI/CD、持续训练/评估、A/B 测试、金丝雀/影子部署，(5) 漂移检测、模型监控、数据验证、负责任的 AI 治理。提供：端到端 MLOps 架构与运维保障。
面向 iOS/tvOS 的 MVVM 专家级决策：在 ViewModel 模式之间选择（state enum、published 属性、Combine）、划定服务层边界、依赖注入策略和测试方法。适用于设计 ViewModel 架构、调试数据流问题，或决定业务逻辑该放在哪里。触发关键词：MVVM、ViewModel、ObservableObject、@StateObject、service layer、dependency injection、unit test、mock、architecture
以独立创业者身份应对谈判——定价、范围、条款和合同。当潜在客户对价格有异议、想变更范围、质疑条款，或你需要构建一个对双方都可行的交易时使用。涵盖谈判心理学、常见反对意见应对话术、BATNA（谈判协议的最佳替代方案）、锚定，以及独立创业者特有的场景，如费率谈判和合同条款。在 "negotiate"、"negotiation"、"they want a discount"、"price pushback"、"contract negotiation"、"how to negotiate"、"client wants lower price"、"negotiate terms" 时触发。
静态优先的 Next.js 16 架构模式：带动态插槽的缓存外壳、provider island、'use cache' 边界和链接预加载策略。在构建或重构 Next.js 路由以最大化静态渲染、实现带动态个性化的 'use cache'、拆分入口渲染器与静态渲染器、限定客户端 provider 作用域，或调优预取行为时使用。触发词包括 'static shell'、'use cache pattern'、'dynamic slots'、'provider island'、'prefetch strategy'、'static first'、'cache boundary'、'route goes dynamic unexpectedly'，以及任何涉及静态/动态混合渲染的 Next.js 架构工作。
面向 JavaScript/TypeScript 的结构化诊断代码库。将错误和其他情况转化为带类型、机器可读的 `Diagnostic` 实例，具有稳定的代码、文档 URL 和可操作的字段。每当项目导入 `nostics`，或涉及 `defineDiagnostics`/`defineProdDiagnostics`、`Diagnostic` 类、诊断代码注册表或结构化错误处理时，都可使用此技能。还涵盖 reporter（`createConsoleReporter`、来自 nostics/reporters/fetch 的 `createFetchReporter`、来自 nostics/reporters/node 的 `createFileReporter`、来自 nostics/reporters/dev 的 `createDevReporter`）、formatter（`formatDiagnostic`、`ansiFormatter`、`jsonFormatter`）以及 Vite 插件（来自 @nostics/unplugin/strip-transform 的 `nosticsStrip`、来自 @nostics/unplugin/dev-server-collector 的 `nosticsCollector`）。在将库中现有的 `console.warn`/`console.error`/`warn()` 辅助函数或抛出的 `Error` 迁移为诊断时也可使用：请遵循 `references/migration.md`。
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。