用途：该技能以问卷流程引导协作者发现机器学习数据中隐藏的对称性，适用于图像、3D数据、分子、图、集合、时间序列、表格和物理系统等数据类型。
主要能力：提供六步工作流——分类领域与数据类型、分析坐标系选择、测试候选变换、分析物理约束、确定输出在变换下的行为、记录对称性候选。附带按领域划分的变换测试清单（图像、3D、图、分子、时间），以及对称性到群（如Cₙ、Dₙ、SO(2)、SO(3)、SE(3)、E(3)、Sₙ）的映射参考。
使用方式：按清单逐步推进，对每个候选变换询问“若输入经T变换，输出是否应改变”，据此判断不变性、等变性或无对称性；结合诺特定理分析守恒律；最后用输出模板汇总，标注置信度、不确定项和非对称项，并给出验证与形式化建议。
适用场景：为设计不变或等变架构提供前期分析，帮助确定数据中哪些变换真正重要。
限制：资料未提供具体安装命令、代码示例、收费信息或平台支持细节；该技能为引导性问卷，不自动执行计算或验证，不确定的对称性需后续实证检验。