用途：把研究想法、论文或方法描述拆解为原子化、自包含的概念，并为每个概念建立数学公式与代码实现的双向映射，最终汇总为结构化知识库。输入为研究想法、论文或方法描述（资料中标注为 $0）。
主要能力：第一步，分析并拆解为原子概念，每个原子应是单一概念，需有清晰数学基础、可代码实现、可溯源到具体论文。第二步，对每个原子定义分别进行论文调研与代码调研：论文调研用于检索数学表述、提取精确 LaTeX 公式、记录假设与约束及参考论文；代码调研用于检索实现、提取对应代码、记录实现细节与变体及参考仓库；随后生成知识条目，字段包括 definition、math_formula、code_implementation、reference_papers、reference_codebases、assumptions、connections。第三步，合并所有原子定义，验证每个公式都有代码实现、每个代码模块都可溯到形式化定义，并识别缺口（有公式无代码、有代码无理论）。
使用方式：资料未提供具体调用命令或安装方式，仅提到参考文件路径 ~/.claude/skills/atomic-decomposition/references/decomposition-prompts.md。
适用场景：AI 科研流程中的研究规划、想法生成之后，以及实验代码、算法设计之前，用于算法调研、论文复现和知识库构建。
限制：资料未说明运行环境、依赖、收费与平台。规则要求每个定义具体到可溯源的公式与代码，不得跳过或合并定义，原子性不确定时应进一步拆分，并在分析前记录拆解理由。缺失事实暂未提供。