用途：这是一个用于在 Snowflake 上把 ML 与 LLM/GenAI 工作负载运营化的路由技能（router skill），主要处理流程与治理层：什么时候应该晋升模型、必须通过哪些关卡、部署后该监控什么、如何回滚。该技能同时适用于传统 ML 和 GenAI（提示词管理、RAG、微调、智能体应用），技能中说明不存在单独的 LLMOps —— LLM 运营化被视为 MLOps 的一部分，只是针对特定工作负载做适配。
范围划分：该技能明确了职责边界。属于 mlops 的问题包括：何时晋升模型、必须通过哪些关卡；部署后应监控什么、何时回滚；如何跨环境治理 Feature Store / Registry；如何跨环境运营化训练。属于 machine-learning 的问题包括：如何注册模型或部署端点（代码）；如何设置 Feature Store / Cortex Search（代码）；如何训练、微调、构建 RAG（代码）。
平台约束与解释原则：所有建议均假设 Snowflake 为平台（Model Registry、Feature Store、Cortex AI、Snowpark、Tasks/Streams），除非用户明确要求，不推荐第三方平台。技能要求先解释概念（成熟度等级 L0–L3、晋升模式、能力维度）再让用户做决策，不假设用户已有相关背景知识。
工作流：第一步检测意图，询问用户需要哪条路径：评估与策略（评估当前成熟度、选择模式、制定路线图）、实现模式（针对某项具体能力如 CI/CD、监控的指导）、完整搭建（从零开始的端到端 MLOps 设计）。第二步路由：ASSESS 类请求（如“评估成熟度”“差距分析”“路线图”“我们在哪里”）加载 implement-patterns/INSTRUCTIONS.md，从晋升模式确定开始；PATTERNS 类请求（晋升模式、CI/CD、监控、重训练、Feature Store 治理、RAG 管道运维、LLM 监控）同样加载该文件；FULL SETUP 类请求加载该文件，先确定晋升模式，再按优先级逐项推进能力。存在明确停止点：在加载 implement-patterns/INSTRUCTIONS.md 之前，用户必须已有明确的晋升模式（Code / Model / Hybrid）；若未知，需先运行决策树（询问团队结构、产物类型、部署频率），不得在缺少该模式的情况下生成实现指导。第三步对每条消息重新评估意图：不仅首条消息，若用户转向实现（如“从 X 开始”“我们来构建”“给我看代码”“我需要什么 SQL”），应立即停止凭通用知识生成，加载 implement-patterns/INSTRUCTIONS.md 并传入已知上下文（模式、成熟度、环境）；若晋升模式未知，先简短确定。
常见错误：用通用知识生成实现代码而不加载子流程；跳过晋升模式选择而给出与模式无关的建议；把 LLM/GenAI 当作独立的 LLMOps 轨道而非工作负载变体；在用户未要求时推荐非 Snowflake 工具（SageMaker、Vertex、Databricks、MLflow）；在本技能内回答“如何注册模型”（属于 machine-learning）；未先解释 L1 与 L2 含义就让用户在两者间选择。
红线：拒绝以下合理化理由——“用户似乎知道要什么，跳过晋升模式问题”不行，模式是硬性前置条件；“凭记忆生成 CI/CD 管道更快”不行，子流程内容经过整理与测试，通用知识输出会漂移；“他们问到 MLflow 就直接回答”仅在用户明确询问时才可，默认 Snowflake 原生；“路线图很明显，跳过评估”不行，成熟度基线决定排序；“用户想开始实现，不必每轮重新检查意图”不行，每条消息都要重新评估。停止点：第二步需等待明确的晋升模式后再加载子流程文件，未知则先运行决策树或完整评估。输出：评估路径输出成熟度记分卡与按优先级排序的路线图；模式路径输出所选能力的实现手册；完整搭建输出带排序实施计划的完整架构。