用途：把探索性 notebook 转成模块化、参数化脚本或编排流水线任务，解决生产流程继承 notebook 状态、复制粘贴单元格和手工执行步骤的问题。
主要能力：识别 notebook 中的配置、IO、变换、建模、评估、可视化和副作用区块；抽取可复用函数并隔离参数；定义 CLI 或配置文件与确定性输出；先选简单脚本，仅在编排价值明确时使用 Dagster、Kedro、Prefect 或 Airflow；返回含测试与迁移步骤的重构计划。
使用方式：需提供 notebook、目标运行时、数据位置、预期输出，以及可选的编排偏好。缺失输入时先检查本地文件，只询问无法从工作区恢复且会改变建议的信息。输出按 Problem、Inputs、Checks performed、Findings、Decision、Risks、Next actions、Artifacts 组织。
适用场景：数据科学、ML 工程、治理评审或干系人交接前的 notebook 生产化重构。
限制：不静默修改原始数据、notebook、配置或模型产物；缺失上下文标记为 unknown、not provided 或 owner decision；红旗包括全局可变状态、手工单元格顺序、仅绘图输出被下游使用、变换函数中的外部调用、无必要引入编排器。发布或安装前可用 scripts/quick_validate_skill.py . --strict 校验。