用途：从 NVIDIA/Megatron-LM 官方仓库收集最小且正确的上游变更集，并输出规范化产物，供下游技能（如 $megatron-change-analyzer、$megatron-impact-mapper）继续分析。该技能本身保持机械性，不做功能演化总结。
主要能力：支持五类请求模式——pr（PR 编号或合并请求 URL）、commit（单个提交 SHA）、range（base_sha..head_sha）、time_window（分支加时间范围，如最近 7 天）、scheduled（自动化按分支增量检查）。每个请求会先归一化为一个 change-set 对象，输出字段包括 repo、branch、source_type、selector（pr/commit/base_sha/head_sha/since/until）、resolved（commits、head_sha、base_sha）和 analysis_mode，并附带提交 SHA、作者、提交日期、标题、改动文件数的紧凑表格。
使用方式：先解析用户请求为唯一模式，在指定分支上解析，确认输出中显式包含分支上下文，然后只收集下游所需的原始上游产物（提交列表、合并元数据、变更文件、base/head SHA 及相关 PR 元数据）。除用户明确要求深入分析外，归一化后即停止。可用 normalize_change_request.py 生成确定性 change-set 结构，用 list_remote_branches.py 在获取前核对官方远端的确切分支名，用 fetch_upstream_changes.py 收集提交元数据。参考 branch-tracking.md 了解分支感知的请求归一化与调度指引。
限制与规则：以官方上游仓库为唯一事实来源（https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM）。除非给定可明确解析的 PR 或提交，必须提供目标分支。不得用 main 静默替代其他分支；当请求分支名来自本地约定或发布说明时，应在大量获取前核对官方远端确切分支串。若用户只给提交而无分支上下文，仅在无歧义时推断，否则需确认分支。周期性跟踪状态按 repo + branch 存储，不能仅按仓库。megatron main 可用于探索，但不应暗示其有严格的 MindSpeed 映射；对 main 的结果应表述为探索性上游跟踪。功能跟踪优先使用 PR 与区间/时间窗口模式，而非单提交模式。未在资料中提供的功能、收费、平台或效果暂未提供。