用途：当用户在 Cosmos3 安装、环境配置或首次运行时遇到错误时使用，尤其适用于 traceback 中出现 torch、CUDA、缺失模块或共享库，以及 Docker/容器配置失败、检查点下载失败或 HuggingFace 鉴权错误的场景。
主要能力：技能内维护一张已知错误对照表，将错误特征映射到原因与修复位置，例如 ImportError: cannot import name '_functionalization' from 'torch._C' 对应 NGC 容器库冲突，可运行 export LD_LIBRARY_PATH=''；ModuleNotFoundError: No module named 'cosmos_framework' 对应包未安装，可运行 uv sync --all-extras --group=cu130-train --reinstall；Python.h 缺失对应 Python/uv 安装损坏；共享库无法打开对应 CUDA 版本不匹配；Docker 报 unknown or invalid runtime name: nvidia 对应未配置 nvidia runtime，可运行 sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker；HuggingFace 401 对应鉴权或未接受许可。
使用方式：先匹配已知错误表；若无匹配，运行诊断命令收集系统、Python、CUDA 与包信息，再按修复阶梯依次尝试：清空 LD_LIBRARY_PATH、重装 venv、从零重装 uv 与 venv（curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh、uv python install --reinstall、rm -rf .venv、uv sync --all-extras --group=cu130-train --reinstall、source .venv/bin/activate）、核对 nvidia-smi 的 CUDA 主版本与 torch.version.cuda 是否一致，必要时改用 Docker 容器。
适用场景与限制：适用于 Cosmos3 环境类故障排查；若仍无法解决，技能会收集环境信息并生成预填的 GitHub issue bug 报告模板。具体文档路径与版本细节以资料为准，未提供的功能、收费或平台信息暂未提供。