用途：将已解决的问题转化为可复用的团队知识，使未来遇到类似问题的成员能更快解决。该技能用于规范驱动工作流的 Compound 阶段（第六阶段），也可在任何项目完成或重大问题解决后独立调用。
主要能力：按阶段收集上下文并生成解决方案文档。第一阶段收集：问题（难在哪、为何不显而易见）、解决方案（什么有效、为何有效、考虑过哪些替代方案）、证据（代码改动、测试覆盖、性能指标、前后对比）、坑点（常见错误、边界情况、性能陷阱、版本相关问题）以及受众（前端、后端、DevOps 或所有人）。第二阶段按固定文件结构创建文档，建议路径为 docs/solutions/[category]/[topic].md，内容含问题描述、示例、解决方案、实现步骤、为何有效、坑点、替代方案、验证清单、相关方案、给未来读者的问题，以及置信度、缺失/不确定项、最后更新时间和更新人。第三阶段更新分类索引与全局索引，并提交 git commit，例如：git commit -m "docs: add solution for [problem] in [category]"。
使用方式：完成工作流后（推荐在 /ai-eng/review 之后）调用；也可在事故复盘后、实现复杂功能后、发现反直觉模式后，或同一类 bug 修了两次时使用。与 /ai-eng/compound 集成时，该命令会自动收集上下文、创建文档、更新分类与全局索引并生成 git 提交；在聊天中可在事故解决后提示使用该技能记录；在 OpenCode 中可通过 capture_knowledge 调用，传入 problem、solution、category 等参数。
适用场景：团队反复解决同类问题、新人重新发明解决方案、机构知识只存在于个人脑中、每个项目从零开始的情况。通过记录与检索，让解决方案可被搜索，加速上手，提升团队迭代速度。
限制与注意：文档应具体、可执行、诚实地标注置信度；避免过于宽泛或过深，避免无上下文、未经验证、从不更新；发布前需检查问题是否清晰、方案是否可执行、代码示例是否可用、坑点是否真实验证过、分类是否正确、是否含机密信息、外部链接是否有效。资料未提供具体收费、价格或平台支持范围等信息。