用途：PyPTO API 探索，为算子开发提供 API 映射、约束检查和 Tiling 需求分析。需要查找 PyPTO 是否支持某操作、验证 API 约束、分析算子可行性时使用。
输入：接受自然语言描述、数学公式、PyTorch 或伪代码、已有 spec 文档；信息不足时向用户提问补充。
主要能力与流程：一是输入解析，提取算子名称、计算逻辑与输入输出规格；二是公式分解，将计算分解为 elementwise、reduction、matmul、shape、index、activation 等原子操作；三是并行探索，用三个 Explore subagent 分别搜索 pypto/docs/zh/（API 文档与约束、入口约束、Tiling 约束、数据类型枚举）、models/（生产级参考实现，排除 models/experimental/）和 examples/（官方示例与高级组合模式），需在同一条消息中同时发起全部调用；四是汇总结果并生成 API_REPORT.md。
输出：API_REPORT.md，markdown 格式，使用 templates/api_report.md 模板，路径为当前目录或用户指定位置；front matter 至少填 schema_version、op_name，并建议填 supported_dtypes、axes_list、shape_constraints、tiling_required、feasibility。报告需包含概述、API 映射、参考实现（可标「无匹配」但不可缺失）、风险评估、证据索引、结论等章节。
内嵌知识：操作到 API 的映射速查（如 matmul 对应 pypto.matmul、cast 对应 pypto.cast），常见替代方案（mean → sum/count、gelu 用 mul + sigmoid + mul 组合），算子类型判断（含 matmul 为 Cube，仅逐元素或归约为 Vector，混合则两者都需要），以及硬约束速查（入口 dtype、非空 Tensor、必须连续、TileShape 每维大于 0 且最多 4 维、Cube TileShape 32 字节对齐及 L1 容量、shape size 不超过 INT32_MAX、sigmoid 仅支持 DT_FP32）。matmul、归约等计算 API 编译期需要 concrete shape，不接受含 DYNAMIC 维度的 tensor，需在风险中标注并采用 loop 切 tile 策略。
限制：资料未提供该技能的具体安装命令、收费信息、兼容平台与运行环境；上述约束细节以官方文档路径为准。