用途：为指定的 ML/LLM 主题生成一份中文长篇面试 Cheat Sheet，每次调用产出公式与推导、从零实现的 PyTorch 代码、对比表和 25 道高频题（L1 必会、L2 进阶、L3 顶级 lab）。
主要能力与输入：必填 <topic>，需足够窄以容纳 600-1000 行教程；提供 --effort（默认 balanced ≈600 行，max ≈1000 行）、--byline（默认 "<Your Name>, <Affiliation>"，渲染时作为作者）和 --commit（默认 false，仅在渲染后停止，绝不自动推送）。
使用方式：先规划 12-14 节骨架、公式与代码块、按难度排序的 25 题；写入 docs/tutorials/<slug>_tutorial.md；用 gpt-6-astra（xhigh 推理、只读沙箱、全新线程）做跨模型数学/代码评审，按 10 项检查返回 PASS/WARN/FAIL；修复并循环直至通过；再调用 python3 skills/render-html/scripts/render_html.py 渲染 HTML（render_html.py 自身运行 13 项检查）；合并评审记录为 <slug>_tutorial.review.json 并报告。
限制：主题过宽需先拆分；面向 ML/LLM 核心主题，其他主题不适用；仅用于全新生成，已有草稿用 Edit；如出现同类问题反复或约 6 轮未收敛应停止报告；不自动 git add/commit/push。