为测试与演示创建端到端的青铜层。创建表DDL，使用Faker生成假数据，从现有来源复制数据，并配置资产包作业。涵盖Unity Catalog合规性、变更数据馈送、自动液态聚类，以及治理元数据。在设置青铜层表、创建测试/演示数据、快速原型Medallion架构，或启动新的Databricks项目时使用此功能。对于Faker特有的模式（腐败率、函数签名、提供商示例），请加载faker-data-generation技能。
强制执行企业级命名规范（蛇形命名法、表前缀、经批准的缩写）、表/列/TVF/指标视图的双重用途注释格式，以及基于配置的标签标准。扫描上下文/，以识别客户标签标准，无论采用何种格式（YAML、CSV、Markdown、JSON、TXT）；在未提供明确标准时，自动推导出有意义的智能默认值。利用Databricks数据分类类.*系统管控的标签，为PII（始终根据列名+客户声明推断）贴上标签。确保项目所有资产的标签一致性。可通过“命名”“注释”“COMMENT”“标签”“PII”“成本中心”“蛇形命名法”“dim_”“fact_”“受管标签”“预算政策”“class.*”“数据分类”等触发器来启动该操作。
文档生成器
对所有代理技能进行系统性的技能新鲜度审计，包括验证锚点、波动性分类、陈旧性检测，以及追踪上游血统。从技能中提取官方文档的URL，将模式与实时文档进行比对，追踪与databricks-solutions/ai-dev-kit的血统关系，并报告偏差。在审计技能时效性、对照最新Databricks/MLflow文档验证技能、检查陈旧技能、与上游AI-Dev-Kit同步，或在平台发布后使用此功能。可通过“审计技能”“检查新鲜度”“陈旧技能”“验证技能”“技能审计”“更新检查”“Databricks已发布”“MLflow新版本”“上游同步”“AI-Dev-Kit血统”等触发器来启动该操作。
每当用户需要帮助为非学术受众写作，或向公众传播研究成果时，均可使用此技能。触发条件包括：任何提及“专栏文章”、“博客文章”、“公共写作”、“为公众写作”、“《人类简史》”、“The Conversation”、“公共人类学”、“通俗写作”、“社区报告”、“结果反馈”、“播客准备”、“媒体采访”、“谈话要点”、“新闻稿”、“公共学术”、“参与式人类学”、“研究成果的通俗化”、“易读写作”、“平实语言”、“政策简报”、“社区概要”或“媒体培训”等短语。本技能涵盖面向公众的写作（博客文章、专栏文章、大众媒体文章）、播客与媒体准备、社区概要与结果反馈文件，以及将学术语言翻译为通俗易懂的语言。切勿用于学术会议演讲（请使用会议材料技能）、同行评议文章写作，或资助提案（请使用资助提案技能）。
覆盖范围检查
在汇款仓库中学习并遵循现有代码库的约定、模块边界，以及命名与结构模式，从而实现代码的添加或修改。适用于在任意模块中添加或更改 Java/Gradle 代码时使用。
仅需借助`prime` CLI，即可按需管理Prime Intellect的GPU容器。当工作需要探寻非即时可用的GPU资源、挑选最具性价比的配置方案、创建容器、查询容器状态、通过SSH远程连接、终止容器运行，或从终端命令中追溯容器的历史记录时，这一工具将助您轻松驾驭云端计算资源。
当用户要求“将 Zoom 录像上传至 YouTube”“发布 Zoom 视频”“下载并上传录制文件”，或希望完整运行从 Zoom 到 YouTube 的全流程时，应使用此技能。该技能会协调 Zoom 下载、YouTube 发布以及 YouTube 封面图等子技能，并在各阶段之间设置检查点，确保流程顺畅、衔接无误。
构建、排查并优化本仓库的 Next.js 静态导出流水线（输出目录为 ‘export’）以及 GitHub Pages 部署工作流。当用户提及 GitHub Pages、静态导出、out/ 文件夹、next build/export 错误、basePath/assetPrefix 问题，或需要修复 CI 工作流时，可调用此技能。
以 XYZ 公式（Google 式）描述过往经历：通过 X 项成就，以 Y 项指标衡量成效，借助 Z 项举措达成目标。当用户要求重写经历、提炼有力的要点、突出影响力与量化成果，或让某段经历与岗位需求精准匹配时，可使用此技能。
用叙事化的语言与清晰的表述，生动呈现作品集项目（包括问题、解决方案、角色定位、决策过程与最终成果）。当用户要求撰写或重写 `content/projects/**` 中的项目页面、打造简洁有力的项目简介，或在不夸大其词的前提下，将项目库转化为一段娓娓道来的“项目故事”时，可使用此技能。