用途：该技能面向 cosmos3-nano-transfer-auto 模型的使用者，用于在生成驾驶视频（以及可选的 LiDAR）出现异常时进行系统化排查。适用症状包括侧视或后视图失真、WSM 对齐问题、字幕与实际视角不匹配、帧数异常、LiDAR 缺失等。
主要能力：提供症状指南与检查清单，引导用户从单个失败样例入手，按症状选择对应排查路径。强调使用共享模型契约做兼容性检查，并指出该模型不使用因果式 Sim-Auto 推理流程。技能还给出 ffprobe 命令，用于提取控制视频与生成 RGB 视频的宽高、帧率、平均帧率和时长，以比对时序与尺寸问题。
使用方式：先收集一个失败样例的完整信息，包括确切请求或命令、解析后的配置、检查点与权重变体、实际消费的各视角文本、相机键到控制的映射、所选时间跨度、一个带控制的失败输出，以及错误或日志片段。排查视频时序或尺寸问题时，设置两个环境变量指向本地 WSM 控制视频和对应生成的 RGB 视频，然后分别运行 ffprobe 获取元数据报告，确认在文档化预处理后时序与尺寸一致；若缺少 nb_frames，则统计解码帧数，并检查同步帧以确认视角身份与事件对齐。随后按症状指南验证可能原因，提出最小修正，并在修正后验证受影响的输入与输出，同时保留原始清单、字幕和输出。对于侧视/后视故障，先核对相机映射、控制与实际字幕，再将参考输入与失败场景对比，每次只改变一个可疑因素。
输出与限制：最终应返回观察结果、假设、实际执行的检查、建议的修正及剩余不确定性；修正后的请求可交给推理技能，状态或拓扑问题可交给后训练流程。共享诊断信息时应排除凭据和机密源位置。该技能本身不提供模型权重、训练方法或性能数据，相关资料暂未提供。