用途：把模型定制需求转成 Nemotron 仓库原生的步骤流水线，规划 DAG、校验产物衔接，并只生成运行现有步骤所需的 YAML/配置。适用于检查、配置、校验、运行或提交现有 Nemotron 步骤及多步训练/定制流水线；评估类请求（evaluate、benchmark、smoke test、score 已有或托管端点）也走 eval/model_eval。前端、仪表盘、可视化、通用 ML 建议、计费/权限及无关编码任务不在范围内。
前提：需 Nemotron 仓库检出且存在 src/nemotron/steps/，从仓库根目录运行；需 uv 以调用 uv run nemotron steps ...；远程执行需环境 profile TOML（NEMOTRON_ENV_FILE 或 env*.toml）且含匹配所选步骤的 section；托管服务（翻译、托管评估）需步骤期望的认证环境变量（如 NVIDIA_API_KEY）在环境中导出，绝不内联或提交。
主要能力：按 references/CATALOG.md 路由步骤，用 ARTIFACTS.md 校验产物链，用 COMMANDS.md 生成命令，用 HARDWARE.md 推荐硬件，用 PATTERNS.md 处理跨步骤约束。定制方式是在所选步骤的 src/nemotron/steps/<cat>/<step>/config/ 下新增配置文件（基于 default.yaml 模式），不修改已签入的 default.yaml、tiny.yaml、step.toml、step.py 或共享 runner。
使用方式：单步请求先确认仓库根有 pyproject.toml 与 src/nemotron/steps/，读 CATALOG.md 与 COMMANDS.md 对应章节，用 uv run nemotron steps show <step_id> 验证，再输出完整命令并标注来源层级（Verified、Repo-grounded、Reference-grounded 或 Blocked）。多步流水线按 Orient→Plan→Act→Verify，先给出 DAG、产物边、必需输入与校验，等待批准后再写配置。
限制：不发明新目录步骤，无匹配时以 Explorer 模式指出缺口；不猜测路径、模型 ID、GPU 数、profile 或认证变量名，缺失即询问或返回 Blocked；不生成 Python/shell（YAML 足够时）；不添加监控/W&B；不生成 Slurm/Airflow/Kubeflow 包装；不用于仅部署/服务、前端、仪表盘或非 Nemotron 任务。安全上避免打印含密钥的完整文件，远程提交、破坏性变更或昂贵启动前需确认。