用途：从 NVIDIA Megatron-LM 官方仓库（https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM）收集最小且正确的上游变更集，并向下游技能交付规范化产物。每个模式都以分支作为一等输入。该技能保持机械化，不在本阶段总结功能演进。
支持的请求模式：pr（PR 号或合并请求 URL）、commit（单个 SHA）、range（base_sha..head_sha）、time_window（分支加时间区间，如 last 7 days）、scheduled（自动化按分支增量检查）。请求必须解析为其中恰好一种模式。
主要能力与输出：输出 JSON 或 markdown 代码块形式的规范化变更集，字段包括 repo、branch、source_type、selector（pr/commit/base_sha/head_sha/since/until）、resolved（commits/head_sha/base_sha）、analysis_mode。同时给出提交 SHA、作者、提交日期、标题、改动文件数的紧凑表格。收集的原始上游产物包括提交列表、合并元数据、改动文件、base/head SHA 及关联 PR 元数据；除非用户明确要求深入分析，否则规范化后即停止。
工作流：解析请求为一种模式；针对指定 Megatron 分支解析；确认输出中明确分支上下文；收集下游所需原始产物；默认在规范化后停止。
分支处理：不得用 main 静默替代其他分支；在大量拉取前先用官方远端校验确切分支字符串；无分支上下文的提交仅在唯一可推断时推断，否则说明需确认分支；周期跟踪按 repo + branch 存储状态，而非仅按仓库；main 的结果应表述为探索性上游跟踪，不暗示严格 MindSpeed 映射。
交接：把规范化变更集传给 $megatron-change-analyzer 做功能演进与变更分类；仅在变更分析识别出相关事件后传给 $megatron-impact-mapper。
参考与脚本：阅读 branch-tracking.md 获取分支感知的请求规范化与调度指导；需要确定性变更集结构时运行 normalize_change_request.py；假定分支别名可拉取前运行 list_remote_branches.py 校验官方远端暴露的确切分支名；运行 fetch_upstream_changes.py 收集官方上游提交元数据。
限制：不负责功能总结；对 main 不做严格迁移就绪对齐的声明；其余收费、平台与效果信息暂未提供。