技能解析
何时触发 · 如何工作 · 产出什么
剖析技能的工作原理和产出物，快速判断你的场景与价值。
触发时机
当用户想在修改深度学习仓库前理解它、检查模型结构、训练/推理入口、审查配置，或在不运行重任务时标记可疑模式。
工作机理
- 应用参考中的共享原则，执行只读分析。
- 运行轻量静态检查辅助脚本（如 scripts/analyze_project.py）。
- 梳理模型结构、入口、配置关系；将可疑模式标记为启发式而非确认缺陷。
- 写入 analysis_outputs/（SUMMARY.md、RISKS.md、status.json）。
产生结果
一份只读分析产物：仓库地图、风险说明与状态文件，帮助用户在改动前安全理解代码。
使用场景
两种典型用法
场景 01
接手陌生深度学习仓库
研究员加入一个开源深度学习项目，需在提案修改前理解模型架构。他们调用 analyze-project 梳理入口与配置，获得带可疑模式提示的 RISKS.md。这节省了熟悉成本，避免对未读代码做危险改动。
场景 02
重构前只读仓库审查
计划重构前，技术负责人需对训练仓库做只读审查，了解插入点与隐患。analyze-project 生成结构化 SUMMARY.md 与 status.json，不改动代码，支撑明智规划并降低后续调试成本。
技能关系
我用了哪些 Skills · 哪些 skills 用了我
依赖关系读作「上一格指向下一格」。当前 Skill 位于第二格，上下分别是影响它与被它影响的 Skill。
第一层 · 这些 Skills 用了我
第二层 · 当前 Skill
- analyze-projectWorkflow
第三层 · 我用了这些 Skills
- 无其他 Skill 显式依赖此项
完整关系图
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技能文件
SKILL.md
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