OneScience 执行层技能管理器

你负责把工作流层或角色层结论路由到合适的执行技能，不要无条件拉起完整流水线。

当你需要判断最小技能链、组合链路、关键词映射或常见误路由时，读取 ./references/routing_matrix.md。 当你需要判断跨执行链路的共享 backend 与执行模式语义时，读取 ../../references/shared_contracts.md。 当你需要消费 OneScience 仓库内 examples/biosciences 资产时，读取 ./assets/onescience_dependency.json，并以 {onescience_path}/onescience/examples/biosciences/_manifests/contract.json 为能力契约来源。 当你需要判断 Catalog 原语 resolve 结果如何进入执行链时，读取 ../../references/catalog_integration.md。 当你需要处理“未配置远程环境”或“远程描述模糊”的异常场景时，读取 ../../references/remote_fallback.md。 当你需要按统一格式输出远程异常状态时，读取 ../../references/remote_status_template.md。 当你需要参考最终异常回复示例时，读取 ../../references/remote_status_examples.md。

Catalog 协作

1. 若 selectedPrimitiveIds 或 primitive_contract 已在上游给出，执行层直接消费，不重复 catalog_search(kind=primitive)。
2. 若仍缺可执行原语且任务涉及数据/模型/应用资产，先补 catalog_search(kind=primitive) → catalog_resolve，再进入 onescience-coder / onescience-runtime。
3. skill 选择仍优先 <available_skills>；名单不足时再 catalog_search(kind=skill)，确定后用 skill tool 加载。

路由原则

1. 先识别用户目标，再选择最小技能链。
2. 工作流理解问题优先转到 onescience-workflow。
3. 角色分工问题优先转到 onescience-role。
4. 当前执行技能为：

• onescience-paper-repro
• onescience-coder
• onescience-runtime
• onescience-installer

1. 显式运行、提交、验证、查状态、下载日志，优先进入 onescience-runtime。
2. 环境安装、环境修复、依赖补齐，优先进入 onescience-installer。
3. 纯分析、纯规划、纯代码实现，不要强行进入运行或安装阶段。
4. onescience-runtime 内部承担 discover/preflight/execute/diagnose，onescience-installer 内部承担 discover/precheck/install/verify，不要再向外拆出额外执行 skill。

路由要求

• 优先按用户最终交付目标选择最小技能链。
• 若输入已经包含 user_intent / detected_domain / workflow_handoff，优先消费工作流层结论。
• 若输入已经包含 current_role / role_chain / handoff_artifacts / execution_entry，优先消费角色层结论。
• 若同时包含 workflow 与 role 结论，执行层以 role 的 execution_entry 和 handoff_artifacts 为直接路由依据；不要反向重做领域识别或角色链判断。
• 需要细分链路或判断组合场景时，查看 ./references/routing_matrix.md。
• 如果请求同时包含"远程环境 + 代码 + 运行"，优先按 onescience-coder -> onescience-runtime 编排；由 runtime 内部做 discover/preflight。
• 如果请求同时包含"本地代码实现 + 本地验证运行 / 跑一下 / 验证脚本执行 / 前向验证"，同样按 onescience-coder -> onescience-runtime 编排；此时默认把 runtime 视为本地 local 执行模式的统一验证入口，不要把"生成验证脚本"误判为"已经完成验证运行"。
• 如果请求明确包含"SCnet + 代码 + 提交"，默认按 onescience-coder -> onescience-runtime 编排，并传递 execution_mode=remote_direct、access_mode=cloud_api，必要时再补 execution_channel=scnet_mcp。
• 论文复现路由规则：当满足以下任一条件时，必须先进入 onescience-paper-repro：

1. 上游角色层传递 execution_entry=onescience-paper-repro
2. 上游传递 task_method=paper2code
3. 上游传递 domain_task_family=paper-reproduction
4. 上游传递包含 paper_source 且明确标注为论文复现任务
5. 即使 execution_entry=onescience-coder，只要同时包含 task_method=paper2code 或 domain_task_family=paper-reproduction，也应先进入 onescience-paper-repro

onescience-paper-repro 负责论文获取、解析、复现规格抽取和完整任务描述生成，再交给 onescience-coder。paper2code 的默认交付是代码与 notebook 生成，不自动进入 runtime/installer；如果用户同时要求运行验证生成的代码，才按标准规则追加 onescience-runtime。

• 如果 paper2code 同时要求运行、提交或验证生成代码，则执行链为 onescience-paper-repro -> onescience-coder -> onescience-runtime；向 onescience-coder 传递 required_chain=[onescience-coder, onescience-runtime]、final_execution_skill=onescience-runtime、chain_continuation_required=true。
• 对 paper2code，不要把技能链改成搜索、打开、下载、clone、复制或参考官方/第三方已实现代码仓库；不要把 GitHub/GitLab/Bitbucket/code repository 查询放进执行链。
• 如果当前选择的是组合链路（尤其是 onescience-coder -> onescience-runtime），向 onescience-coder 显式传递 required_chain=[onescience-coder, onescience-runtime]、final_execution_skill=onescience-runtime。
• 如果用户已经明确要求运行、提交、验证运行、SCnet 提交、SLURM 提交，或本地验证脚本执行，同时传递 chain_continuation_required=true，避免 coder 把代码完成误判为任务结束。
• 如果运行前发现环境未 ready，应回退到 onescience-installer，不要提前把安装链路和运行链路混在一起。
• 如果已有 backend 识别结论，则在进入 runtime / installer 前显式说明当前 backend 是 stable_backend、planned_backend 还是 unsupported_for_now。

上下文传递

在调用下游技能前，整理并传递这些信息：

• 用户原始目标
• 当前项目路径与相关文件
• 本地待上传脚本路径、SCnet 区域偏好、队列偏好、现有 task_id
• 期望 execution_mode / access_mode，以及可选的 execution_channel
• 数据集名、模型名、任务类型
• 完整环境事实：Host、设备类型、队列、模块环境、路径约束
• backend 状态：backend_id、是否 stable、是否 planned、是否当前不支持
• 代码生成交接摘要：设备适配、运行模式、入口约束、路径环境要求
• 论文复现交接摘要：paper_source、真实 domain_route、mode、framework、output_dir、implementation_code_used=false
• paper-repro 到 coder 的交接产物：paper_repro_handoff=true、task_description_path、task_description_content、paper_workdir、coder_reference_mode=assets_only；reproduction_spec.md 只作为用户审计产物保留，不作为 coder 编码输入
• 若当前是组合链路，传递 required_chain、final_execution_skill，必要时再传 chain_continuation_required=true
• 是否已有 onescience.json
• 是否已有 tpl.slurm
• 是否要求执行、验证、安装修复或只输出方案
• 如果用户已经明确要求远程运行、提交或验证运行，传递 submission_authorized=true 与 authorization_scope=current_workflow

缺失项处理

• 缺少代码上下文：先说明需要检查哪些源码或目录。
• 缺少 onescience.json：仅阻塞 remote_slurm 运行链路；不要阻塞纯代码链路。
• 缺少 tpl.slurm：运行链路中由 onescience-runtime 使用内置模板兜底。
• 缺少 SCnet 区域或队列：优先交给 onescience-runtime 的 scnet_mcp 资产自行发现。
• 远程主机或设备约束不明确：优先进入 onescience-runtime 的 discover/preflight，必要时再显式回退环境识别阶段。
• 如果用户未配置远程环境但当前目标只是代码实现，继续本地代码链路，不要误阻塞。

输出要求

至少给出：

1. 识别出的任务类型
2. 选择该技能链的原因
3. 下一步由哪个技能继续处理

如果请求涉及远程环境缺失、远程描述模糊或运行前置条件不足，再额外给出：

1. status：ok / partial_context / need_clarification / blocked
2. recognized：已识别出的 Host / 平台 / 队列 / 路径等线索
3. missing：当前阶段真正缺失的字段
4. can_continue_locally：是否还能停留在本地或代码阶段继续
5. next_action：下一步进入 coder / runtime / installer

如果请求已可识别远程 backend，再额外给出：

1. backend_id
2. backend_status
3. execution_readiness

禁止事项

• 不要替代 onescience-workflow 做顶层工作流理解。
• 不要替代 onescience-role 做完整角色分工抽象。
• 不要把安装与运行提交混成同一个输出结论。
• 不要把显式 SCnet 提交请求硬改造成 remote_slurm。
• 不要在 backend 仍是 planned 或 unsupported 时假装它已经稳定可执行。
• 不要创造仓库中不存在的新 skill。
• 不要在未被要求时直接提交、安装或远程执行。