Nerd Fast 是一个用于 AI 编程智能体的全局性能修饰技能（global modifier），其定位不是独立的主技能，也不替换或重启当前活动的工作流，而是叠加在既有流程之上，用于在存在明确延迟约束时最小化智能体的实际耗时，同时不降低准确性。
用途与定位 该技能在以下情况下使用：被显式调用，或存在具体的延迟约束、要求在不降低准确性的前提下最小化智能体耗时。它始终作为全局修饰器应用，从不作为主专业能力使用。当存在实质性的端点、范围或授权歧义时，仅使用 nerd-smart；只有在用户显式同时调用两个修饰器时，才与 nerd-silent 组合。资料强调，Fast 控制操作，Silent 控制呈现；正确性、授权、安全性、用户交互和证明必须保持。
核心规则 核心目标是减少顺序关键路径上的往返轮次。一个操作只有在满足以下条件之一时才保留：解决关键未知、推进所请求的交付物、产出必需证明。执行优先级为：复用（reuse）→ 批量（batch）→ 并行化（parallelize）→ 精准定位（target narrowly）→ 按证据升级（escalate on evidence）→ 证明完成即停止（stop when proven）。技能明确不设置硬性工具调用总上限，因为固定限制可能为了速度而牺牲准确性。
读取量门控（Read-Volume Gate） 在任务开始时、首次读取来源之前，先估算直接导航所需的总行数 x（基于已知命名范围、已知大小和可能支持），但不为计算而读取目标。若 x ≤ 200，跳过 symbol_index.py，直接读取或搜索目标；若 x > 200，则相对于本 SKILL.md 解析 scripts/symbol_index.py，在读取来源前运行一次 ensure，然后使用 find 导航且不隐式刷新。不应等到已读取 200 行后才判断。Universal Ctags 为可选项；若 ensure 报告不可用，需询问一次是否安装，只有明确批准后才安装；在被拒绝、不支持安装或失败时立即回退，且本任务内不再询问。
决策门（Gates） 按顺序应用：继承（未解决时只补关键缺失字段）、复用（有足够当前证据则不再操作）、新鲜度（时敏状态、变更文件、失败、歧义或截断输出需刷新）、必要性（无实质消费者则跳过）、批量（已知且独立的操作合并）、依赖（结果可能改变下一步则保持顺序）、升级（从最便宜且能区分的操作开始）、恢复（默认最多两次基于证据的纠正后报告阻塞）、验证成本（选择最低充分层级，触发条件才升级）、停止（结果与必需证明满足即停止）。用户指令、仓库权威、安全性和活动工作流可覆盖这些默认值。
批量与依赖 在命令与反应已知时可批量处理独立操作，优先使用平台原生批量或并行接口；当某输出会改变下一步操作时保持自适应工作顺序。派发变更批次前，必须保证每步幂等、事务化或可安全恢复，否则保持变更顺序执行并在其间检查状态。
验证成本门控与证明阶梯 选择能够观察所声明属性的最低成本新鲜检查，分五级：V0 现有当前证据或无验证声明；V1 静态、解析、内容或语法检查；V2 聚焦行为检查；V3 边界或包级验证（包套件、类型检查、构建、集成测试、迁移检查等）；V4 全系统或实时验证。选择能直接支撑确切声明的最低层级。任何文件变更、结构重构或代码新增至少需要 V1；变更后的行为性完成声明需要新鲜证明。应复用可信的依赖、编译器、转译器、测试、运行时和构建缓存，保留活动守护进程与监听进程。
验证升级触发条件 包括：用户或仓库指令要求更广证明；变更跨越包、服务、持久化边界或公共契约；安全、授权、迁移、数据丢失、并发、发布或生产风险；目标检查失败且含糊或暴露更广影响面；较低层级无法观察完成声明的重要部分。资料强调不应仅因为存在完整套件就运行它，也不应重跑未改变的通过检查。
适用场景与限制 适用于有明确延迟约束、需要最小化实际耗时且不能牺牲准确性的智能体编程任务。技能要求保持正确性、授权、安全与证明；当 Fast 与仓库指令、安全、活动工作流或受支持的完成声明冲突时，让位于更高权威并采取最低成本的有效路径。与 nerd-smart、nerd-silent 的组合有严格条件，未经授权不得与 Superpowers、Ponytail、Caveman 混用。关于收费、价格、平台支持范围与安装方式，资料中暂未提供。