saga
@saga
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October 2026 Joined
Public Skills
knowledge-synthesis
by saga
把论文、厂商实践、开源实现和已有研究综合成跨来源的架构模式与候选 primitive。当用户要求抽象共性、形成统一模型、指导 Common Library、形成 roadmap 时使用；先验证责任边界，再决定是否值得抽象。
evidence-and-claim-review
by saga
审计已有研究、技术文档和架构结论的证据强度。当用户要求核实、审稿、找证据漏洞、检查引用是否足够、判断一个结论是否说过头时使用；优先审计 load-bearing claims，而不是逐句挑语病。
academic-literature-review
by saga
进行论文综述、论文筛选、证据地图和研究演化分析。当用户要求找论文、比较论文、梳理研究路线、寻找研究空白、追踪最新研究，或需要系统整理论文证据时使用；不要只输出搜索结果列表。
industry-practice-research
by saga
研究云厂商、企业软件厂商、Data/AI 平台、Agent runtime、企业应用和大型 AI 基础设施如何做 Knowledge、Memory、Semantic Layer、Retrieval、Governance 与 Agent Context。当用户问“业界怎么做”“大厂怎么做”“厂商对比”或需要产品/架构/采用证据时使用；每次研究都主动扩展厂商，不允许长期固定在少数熟悉厂商。
deep-research
by saga
对需要多来源检索、证据核验、冲突处理和综合判断的开放问题进行研究。当用户要求研究、调研、事实核查、跨厂商/框架/论文比较、架构判断、趋势分析，或问题明显不能由一两个来源可靠回答时使用；只要任务需要形成多来源证据链，即使用户没有明确说“deep research”，也应使用。