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name: edge-framework-learner
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description: edge_collector 框架、SDK、协议库和工具链学习沉淀规范。用于需要学习并沉淀 ONNX Runtime、RKNN、FOCAS SDK、Snap7、Drogon、React/Vite、Playwright、交叉编译工具链、AI Provider SDK 等新技术，并生成适合本仓库使用的 skill 或技术笔记。
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# edge_collector 技术学习沉淀
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## 适用场景
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- 用户要求“学习某框架并生成 skill”。
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- 新接入第三方 SDK、协议库、AI Provider 或模型推理框架。
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- 当前知识可能过期，需要联网查官方文档。
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- 需要把一次调研变成后续可复用的项目规则。
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## 信息来源
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优先级：
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1. 官方文档、官方仓库、官方示例。
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2. 当前仓库已有实现和构建脚本。
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3. 设备或 SDK 随包文档。
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4. 社区资料，仅用于补充，并标注来源。
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涉及外部技术版本、接口或模型能力时必须联网确认，避免凭记忆。
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## 学习输出
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```text
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技术定位
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适用版本
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当前项目使用场景
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安装与依赖
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最小可用示例
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项目集成方式
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构建/部署注意事项
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常见错误
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验证命令
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是否需要新增 skill
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## 生成 skill 时
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- 名称使用小写短横线。
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- 放到 `.agents/skills/<name>/SKILL.md`。
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- frontmatter 只保留 `name` 和 `description`。
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- 内容必须面向 `edge_collector`，不要生成通用教程。
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- 复杂资料可放 `references/`，但优先保持 SKILL.md 简洁。
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- 用 `skill-creator` 的 `quick_validate.py` 校验。
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## 本项目集成检查
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新增技术必须检查：
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- 是否影响 `collector` 稳定性。
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- 是否需要新增第三方库目录和架构分层。
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- 是否需要修改 `package.sh` 或 `scripts/migrate_edge.sh`。
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- 是否会引入运行配置覆盖风险。
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- 是否需要 82/97/94/87 或云平台验证。
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- 是否需要文档区分用户说明和技术细节。
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## 输出语气
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给用户的是选型和落地建议，不堆砌官方概念；每条建议都要说明对当前工程的影响。
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