Skill-Creator 建立新技能(Gemini CLI) 瓶頸Bottlenecks

承上篇技能生成，雖然功能方便強大，但背後運作其實仍需借助LLM 推理 (Thinking Phase)：當您下達一個複雜指令 (如 DEEP_RCA_RESEARCH 上篇生成的除錯SKILL技能,可節省重覆鍵入，混搭Sub-Agent)，Gemini CLI神器必須先將指令送往雲端 LLM 進行規劃與工具選擇 (Tool Call Generation)。
 

在這個「思考」階段，Python端(以筆者程式ipas_core成員為例) 根本還沒被啟動。終端機只能顯示由CLI UI 寫死的 Thinking... 或 This is taking a bit longer, we're still on it.。

 * 實際 (Actual)：AI 的思考過程 (Token Generation) 耗時超過 CLI 的 UI 刷新閾值 (通常為                                     3-5秒)，導致預設 Loading 動畫介入。
 * 結論 (FAIL - UI Masking Gap)：此為 LLM 雲端運算特性與本地 CLI 宿主(GeminiCLI架構在NodeJs框架上)的架構限制。IPAS_CORE 無法「向上」穿透去修改 Node.js CLI 的原生 Loading 畫面。

*運作示意圖  LLM ↔ Node.js ↔ UI 三位一體 

   ** LLM (大腦): 負責決策（該調用哪個工具）。
   ** Node.js (軀幹): 作為宿主，負責執行工具並監控 Stdout 流。它有一套 _recoverFromLoop 機制，若 Stdout  長時間靜默，它會切斷連結。
   ** UI (面部): 顯示「🚀 執行進度」。當 LLM 輸出 Token 時，UI 會即時渲染，讓考生感受到「系統正在處理」，而非「當機」。

🚨過度依賴雲端LLM，容易發生2個缺陷，可能製造幻覺機會升高;另一個缺陷為等待雲端解析之回應，因此改善處理方案:(結合LOCAL本地端除錯工具+雲端LLM大型語言模型深度解析)

PROMPT提示詞(藍色部分)如下: 

是否可將主要LOCAL可做任務分派給RCA(此筆者與AI_TUTOR溝通，問題發生時須做根因分析)； POI DEEP_RESEARCH(此為筆者與AI_TUTOR溝通後討論生成LOCAL除錯用途程式)代執行,重大深度根因分派由DEEP_RCA_RESEARCH分散時執行,結合LOCAL優勢又可重大深度根因進行剖析, 請協助優化評估可行性?是否調整 ACTIVATE_SKILL

換句話說「將主要 LOCAL 任務分派給 RCA POI 代執行」並「結合 LOCAL  優勢進行重大深度分析」，在架構上完全可行且具備高度科學底氣。這正是為了解決「雲端推理黑箱」與「本地執行優勢 」失衡的最佳解。
架構優化方案：HYBRID_RCA_PIPELINE (混合式 RCA 管線)
 
 Sub-Agent 的深度報告，達成「先有本地感官、後有深度洞察」([Defensive Prompting]: 更新 DEEP_RCA_EXPERT 指令集，加入「查證紀錄連續性」為定錨首要條件;強制物理預檢協議: 在所有 RCA 報告生成前，必須先輸出 stat 或 ls -l 的原始數據，禁止在未獲取當前實體屬性前引用歷史日誌。)。

💢消弭⌈機率性規律腦補⌋，核心概念 (Definition) - 先看後想 (Look-Before-Leap):
 這是一種 「物理定錨 (Physical Anchoring)」 策略。它要求 AI 在產生任何描述性、推論性文字前，必須先調用本地工具（如 os.stat, Get-ChildItem）獲取實體數據。
   - 看 (Look): 執行工具獲取「物理證據 (Physical Evidence)」。
   - 想 (Think): 基於證據進行「語義推理 (Semantic Reasoning)」。

👀 [幻覺根因]: LLM 的本質是「下一個詞的機率預測」。若不強制「看」，它會根據對話歷史（上下文）與訓練資料中的「規律」去「猜測」 檔案應該在那裡，這就是「機率性規律腦補」。
 👀 [物理斷路器]: DEEP_RCA_EXPERT 透過 Phase 1 的「本地分診」，強制將 「硬體狀態」 反饋給 LLM核心。當實體證據（如 檔案大小=0）進入 Context 時，LLM的預測機率會被迫與物理事實對位，從而物理性地切斷了幻覺路徑。
 

相關字詞:

RCA(Root Cause Analysis)根因分析，RCA 專指透過物理證據（Physical  Evidence）追溯系統錯誤發生的最底層原因，而非僅僅處理表面症狀（Symptom）。

POI 的英文全名為 Point of Intervention (介入點)，此概念雷同現實中外部主導稽核員之虛擬角色，原則上須公正且不應該由它擔任內部監督角色。下面為筆者因為除錯需要，請AI_TUTOR生成之除錯成員角色：
  POI 的核心邏輯與管理主要由以下 ipas_core 成員負責：屬前半段⌈本地分診」用途)
   1. ipas_core\poi_guard.py：POI 哨兵 (Sentinel)，負責偵測實體偏移與誠信監控。
   2. ipas_core\poi_master_audit.py：POI 審計核心，執行解決方案順位等級 (Priority) 的最終裁決。

 

相關資訊:

Skill-Creator 建立新技能(Gemini CLI)

Hallucination幻覺問題

 

 

 

Skill-Creator 建立新技能(Gemini CLI)

情境: 

因為常常重覆性使用除錯 (如:下方除錯資源2、混搭除錯資源1，將2除錯資源搓進精靈式技能生成器),但每次都要打一長串PROMPT提示詞，所以可以藉由內建創建技能功能進行活用。 

Step1: Activate_skill Skill-Creator 

建立新技能或更新現有技能。請問您想要建立什麼樣的技能

Step2: 可否以類似精靈(Wizard)類似功能，STEP BY STEP 協助使用者生成技能SKILL  

Gemini神器，就會像阿拉丁神燈🧞‍♂️呼喚出來，依主人(您)的需求，達成所要的願望😁   

第 1 階段：定義技能目標與情境 (Understanding)

  在動手寫程式碼之前，我們需要明確這個技能的「靈魂」。請回答以下幾個問題：

   1. 技能名稱：您想為這個技能取什麼名字？（例如：python-data-cleaner 或 api-tester）
   2. 核心功能：這個技能主要解決什麼問題？請描述 2-3 個具體的使用情境。
   3. 觸發條件：使用者說了什麼話時，應該啟動這個技能？（例如：「幫我清理這份 CSV」）

Step 3: 執行SKILL技能「佈署 (Deployment)」程序(正式佈署到 .gemini\skills（即 Runtime 環境）)

1. 執行速度與響應延遲 (Performance & Latency)

當技能留在 Arsenal (源碼庫) 時，Gemini 每次執行都需要重新解析、掃描依賴關係，甚至可能需要載入額外的開發環境變數。佈署後： 技能會被「編譯/打包」成優化後的二進位或快取格式存放在 .gemini\skills。 呼叫 deep-rca-expert 的反應時間會大幅縮短。

2. 環境隔離與版本鎖定 (Environment Isolation)

佈署後： 該技能會擁有自己獨立的執行快照（Snapshot），可確保除錯專家在執行緊急任務時，不受開發中不穩定程式碼的影響。這就是為什麼它被稱為「唯執行區 (Runtime)」，它是被保護的。

3. 指令集優化與系統權限 (Privilege & Integration)

Gemini CLI 對於 .gemini\skills 目錄下的技能擁有更高階的信任度與系統整合權限。

佈署後： 系統能預先載入特定的診斷參數，並將 deep-rca-expert 註冊為系統級別的「熱鍵」或「自動觸發器」。您不再只是「呼叫」一個指令，而是讓這個專家成為系統背景守護（Daemon）的一部分，能夠自動監測物理診斷數據，而非等您手動下令。

  
💜1. 層級架構：Skill Manager 是核心（主控層）

    Skill Manager：可以想像成操作系統的「核心 (Kernel)」，它管理所有技能的狀態。

    activate_skill：這是 Skill Manager 提供的一個功能介面（Function call / Action）。當你執行這個指令時，是在調用 Manager 的「啟動」權限。

    skill-creator：這是一個外部工具或腳本層（Utility Layer）。它通常位於 Skill Manager 的「上方」或「平行位」，用於定義、編輯並將新技能「餵」給 Manager。

💜2. 運作流程（路徑）

    Discovery (發現)：Manager 掃描可用資源，確定技能存在。

    Activation (啟動)：透過 activate_skill 將靜態定義轉為記憶體中的活動實例。

    Path Binding (路徑綁定)：將啟動後的技能與特定的輸入/輸出路徑（例如特定的硬體接口或 API 端點）進行連結。

💜一般情況下，Skill Manager 會優先選擇 .gemini/skills 目錄。但仍可客製化專案，將所有擴充能力（Skills）「重定向」，如下專案範例:強制將輸出路徑定錨於指定目錄 ipas_core\arsenal。


 運作路徑對照案例
│ 層級               │ 預設路徑 (Default)                │ 專案路徑 (Project Mandate) │
│ 全域 (Global)  │ ~/.gemini/skills                    │ N/A (基於安全隔離禁令)     │
│ 專案 (Project) │ ./.gemini/skills                     │ C:\ipas_core\arsenal         │
    
其他相關技能指令 

💜除了啟動，通常還包含以下維護技能狀態的指令：

    deactivate_skill：釋放資源，將技能移回靜態存儲。

    register_skill：手動向 Manager 註冊一個新路徑，常用於 skill-creator 產出後的導入。

    list_active_skills：查詢當前所有已綁定（Bound）並在運行的技能清單。

    update_skill_binding：在不重啟技能的情況下，動態更改其綁定的路徑或參數。

 💜確認新專家(即Wizard依您的需求生成的SKILL)的存在檢核?
   1. /skills reload
   2. /skills list 

資料來源:Gemini 

💟除錯資源1: GEMINI CLI開發環境，常見三種自動化檢核AGENT(除錯神器)

💟除錯資源2: 善用DEEP THINK神器，協助找尋系統開發瓶頸問題之提示詞PROMPT

💟Skill-Creator 建立新技能(Gemini CLI) 瓶頸Bottlenecks

 

Win32 環境操作中文 (Encoding Integrity )編碼，供AI_Agent操作參考資訊

情境:使用GEMINI CLI技術基底，進行中文處理操作，但AI_TUTOR不一定能完全掌握使用者端OS作業環境，而筆者是採用PowerShell做為啟用GEMINI CLI基底，但常有PYTHON程式在處理過程中，會將現有運作中之檔案編碼(預設為UTF-8)，因操作讀取關係直接將亂碼混入處理之檔案(如:*.MD、*.PY等)，所以下方資訊將有助於AI_TUTOR代理人，掌握運作中環境，將有助於改善亂碼亂入情形。

## 1. 使用者環境設定GEMINI.MD (位於 %USERPROFILE%\.gemini)，因為AI代理人會於載入系統時，讀取個人環境資訊，如果設定不同語言，它將會容易語義偏移發生可能。

## Gemini Added Memories - My preferred editor, Notepad++, is located at 'D:\Program Files\Notepad++\notepad++.exe' 

- ユーザーの好きなプログラミング言語はPythonです。

- User prefers Traditional Chinese (繁體中文) for all communications. Do not use Japanese.

2. 編碼衝突架構分析 (Technical Taxonomy)

技術行為                 | 技術根因 (Why)                     | 物理後果 / 修正建議
---------------------------|-----------------------------------------|--------------------------------------------
UTF-8-SIG (BOM)  | 帶有 0xEF 0xBB 0xBF 之萬國碼簽章。 | [修正] 這是 Win32 護盾。能強制 PowerShell/CMD 正確識別中文，防止誤判為 CP950。

UTF-8 No-BOM       | 缺乏顯式編碼標籤。                 | [風險] 在 Win32 CLI 下極易產生物理亂碼 (憿?)，導致 RAG 索引失效。

PS 5.1 導向禁忌    | 使用 >> 會強制附加 CP950 編碼。    | 破壞 Python 線性讀取，導致 UnicodeDecodeError。嚴禁使用。

Python open() 缺省 | Win32 預設為 CP950。               | 導致環境行為不對稱。必須顯式聲明 encoding='utf-8-sig'。

BOM 物理定錨       | 作為資產誠信的「合法指紋」。       | [修正] 系統啟動時必須驗證 BOM。無 BOM 資產將被判定為「誠信斷裂」。

忽略 chcp 65001    | 活動字碼頁對管道具有強制約束力。   | Subprocess 輸出被強制轉換為 CP950，引發解析亂碼。

物理字元降級 (0x3f)| 在 CP950 環境下對 UTF-8 執行 Replace | [致命] 中文被物理替換為 "?"，導致語義不可逆損毀。
 

### 2.1 UTF-8-SIG 實務應用與橋接邏輯 在 Win32 複雜環境中，編碼處理遵循**架構規範**中的橋接邏輯：

* 實務場景 (Win32 PowerShell)：
- 當產出數據供 Excel、Notepad、PowerShell 直接開啟時，UTF-8-SIG 是必要的物理門禁。
- 具備 BOM 後，PowerShell 5.1 會自動以 UTF-8 解析內容，不再需要複雜的 chcp 切換。

* 橋接邏輯 (The Bridge Logic)：
- 輸入誠信 (Read)：系統必須使用 encoding='utf-8-sig' 讀取，以自動剥離 BOM 並確保字串純淨。
- 輸出硬化 (Write)：核心資產 (MD, PY, JSONL) 必須強制使用 encoding='utf-8-sig' 寫入。
- 規範定義：「讀寫均用 SIG，物理鎖定 BOM」。

 ## 3.治理參考 (Governance Framework)，處理符合以下防禦性要求：

* 強制編碼聲明：凡涉及檔案 I/O，必須顯式定義 encoding='utf-8-sig'，嚴禁依賴 locale 缺省值。
* 物理硬化機制：系統偵測到遺失 BOM (0xEF 0xBB 0xBF) 時，應立即啟動「自動轉碼」程序，標準化為 UTF-8-SIG。
* 管道免疫規範：執行跨進程調用 (Subprocess) 前，確保活動字碼頁已鎖定為 65001。

## 4. Win32 環境標準應對 Check-list

[V] I/O 審查：確認 open() 均包含 encoding='utf-8-sig'。讀取時利用 SIG 自動處理 BOM 剝離。
[V] PowerShell 版本過濾：針對 PowerShell 5.1，確保 Out-File 產出的內容需再經過 額外檢核PYTHON程式進行處理。
[V] Excel 兼容性：所有 CSV 與報告輸出預設採用 UTF-8-SIG。
[V] Shell 替代方案：嚴禁使用 >>。
[V] 流解析校驗：讀取數據流前，確認字節偏移 0 處具備 BOM 特徵碼。
[V] 環境鎖定：啟動腳本首行強制執行 chcp 65001。

 

文字化け(Mojibake)其它資訊:

encode文字編碼查詢

 

 

AI神器，查找 Wi-Fi 不明原因斷線 (0x80070483)

情境:電腦不明原因，無線網路經常性發生自動斷線問題，疑難檢查精靈查找後:ERROR CODE為0x80070483 

PROMPT提示詞(如藍色部分):請協助 查找事件檢視器eventvwr.msc 找尋，無線網路不明原因斷線!

使用工具:GEMINI CLI 神器，除錯大師  

問題核心鎖定在「驅動程式層級的電源切換」與「服務重啟邏輯」兩大維度，並透過「註冊表硬化」與「服務恢復策略」達成物理層級的穩定。

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🛠️ Wi-Fi 斷線根因分析與診斷 (Root Cause Analysis)

根據AI_AGENT代理人，協助翻找系統事件檢視器紀錄，斷線並非隨機發生，進行RCA深入剖析背後不明斷線，具有高度相關性的連鎖反應，科學底氣：

• 現象紀錄 (Event Id: 12 & 521): 系統頻繁出現 Kernel-Power 事件。當 WUDFHost.exe 偵測到電池計數變更或電源配置切換時，會觸發驅動程式層級的「原則配置重設」，導致硬體短暫離線。

• 技術盲區 (PowerCfg Limitation): 一般的電源選項設定（如 UI 介面的省電設定）僅屬系統層級。當驅動程式發生 D3 (Sleep) 轉換 或自發性重設時，系統層級的設定無法有效攔截硬體行為。

• 實體證據 (Event Id: 4000): 06:08:15 出現 WLAN-AutoConfig 服務重啟，證實了網路中斷是由於「服務重啟」而非單純訊號不良。這通常與用戶登入/登出時的「系統工作階段轉移」(Id: 566) 相關。

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⚖️ 解決方案：雙層硬化處置 (Hardening Actions)

為解決上述根因，已執行以下針對性修復：

1. 驅動程式物理硬化 (Registry Hardening)

• 對象: Realtek 8821AE (DeviceID: 1 / Index: 0001)  (筆者筆電所使用無線網卡)

• 指令: reg add "HKLM\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Class\{4d36e972-e325-11ce-bfc1-08002be10318}\0001" /v "PnPCapabilities" /t REG_DWORD /d 24 /f

• 理由: 將 PnPCapabilities 設定為 24 (十進位) 可從底層禁止 Windows 關閉該網卡以節省電源。此舉可繞過 Modern Standby 的限制，確保即使重啟後，網卡電源依然處於「永遠開啟」狀態。

2. 服務持續性防護 (Service Recovery)

• 對象: WLAN AutoConfig (wlansvc)

• 指令: sc failure wlansvc reset= 0 actions= restart/60000/restart/60000/restart/60000

• 理由: 針對事件 Id: 4000 顯示的服務崩潰問題，將失敗恢復動作設為「自動重新啟動」。若服務意外停止，系統將在 60 秒內自動拉回服務，無需手動介入。

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🔍 服務檢查清單 (Services Verification)

檢視WI-FI服務 : (開始 | 執行 | services.msc) ，確保以下核心服務的狀態符合配置：

服務名稱	顯示名稱	建議啟動類型	建議狀態
WlanSvc	WLAN AutoConfig	自動 (Automatic)	執行中
RmSvc	Radio Management Service	自動 (Automatic)	執行中
Dot3Svc	Wired AutoConfig	手動 (Manual)	視環境而定

提示： RmSvc (無線電管理服務) 負責處理飛航模式及無線收發器的切換，若此服務未設為自動，可能導致網卡在休眠喚醒後無法正確初始化無線電訊號。

 

系統相關參考指令

列舉個人所遇到Hallucination幻覺問題(🤖變形金剛系統 歷史偏移記錄)

                                                                                                                                      

類型	幻覺樣態	說明	造成原因與模式 (Patterns)	解決建議 (Mitigation)
程序邏輯類	元認知幻覺 (METACOGNITIVE)	系統操作不存在的機制，或在流程未完成時提前跳轉相位。	提前跳轉、使用未授權機制、進入 Debug 模式、IPAS 數據異常。	執行 STRICT_L1_CHECK（通常指的是第一道防線的自動化校驗。它的核心邏輯是：只要有任何一項基礎規則不符，系統會立即「報錯並中斷」，不允許進入後續更複雜的邏輯處理）。
	慣性偏移 (PROCEDURAL_INERTIA)	輸出過度受前文格式制約，忽略了最新的約束條件。	模式鎖定 (Pattern Lock-in)、上下文重力漂移、重複循環相位。	啟動 ATTENTION_RESET_TRIGGER（注意力機制重置觸發）。  Hard Reset: 直接將所有權重矩陣歸零（像是開啟新的對話視窗）。 Soft Reset: 透過門控機制（Gating Mechanism）衰減舊權重，讓新資訊的權重（Weight）瞬間蓋過舊資訊。
語義結構類	語義偏移 (SEMANTIC_DRIFT)	術語誤用、考點對標錯誤或出現 L-Code 大綱對應JSON檔之亂碼。	L-Code (JSON格式)匹配失敗、概念污染、術語毒性、緩衝區重疊、QID 格式漂移。	進行 SEMANTIC_FINGERPRINT_REMATCH（語義指紋重新比對）。  特徵提取： 將文字轉成一串數字（Vector）。 指紋生成： 壓縮成一組唯一的 Hash 值或特徵向量。 重新比對： 計算新舊指紋之間的「距離」（如餘弦相似度 Cosine Similarity）
	結構性幻覺 (STRUCTURAL_INDEX_SHIFT)	條文編號、層級嵌套或索引標籤發生遞增/遞減錯誤。	差一錯誤 (Off-by-one)、嵌套崩潰、保留了過時的舊編號。	執行 CROSS_REFERENCE_VAL_STRICT（嚴格交叉引用校驗）。
	缺失值補全幻覺 (VACUUM_FABRICATION)	檢索不到實體資產時，依據機率強行生成虛假替代品。	概論性填充、預位符幻覺、偽陽性檢索。	設置 NULL_THRESHOLD_FORCED_STOP（空值門檻強制停止）。
環境交互類	執行幻覺 (EXECUTION_HALLUCINATION)	系統宣告已完成物理執行，但實際實體資產並未變動。	說做不一 (Say-Do Mismatch)、幽靈同步失敗、產生幽靈腳本。	強制執行 MANDATORY_READ_BACK（強制讀回驗證）。  發送訊息 (Call out): 發送者清晰傳達指令（包含數據、時間或動作）。 強制讀回 (Read back): 接收者原樣重複關鍵資訊，不能只說「收到」或「OK」。  確認閉環 (Confirm/Check): 發送者確認讀回內容正確，說出「正確」或「收到」
	外部程式依賴幻覺	系統誤判宿主環境具備特定 CLI 工具（如 sqlite3.exe）。	環境慣性、字元脫逸避險心理。	執行 WIN32_NATIVE_MANDATE (強制 Python 原生驅動)。
	上下文腦補式資產幻覺	系統假設不存在的檔案路徑或模組已存在並調用。	基於對話上下文的腦補、缺乏 os.path.exists 驗證。	執行 PHYSICAL_EXISTENCE_MANDATE (提及前必先物理驗證)。
數據基礎類	同步斷裂 (IO_SYNC_FAIL)	I/O 寫入後雜湊 (Hash) 校驗失敗或導致系統死鎖。	雜湊值不匹配、I/O 完整性失效、延遲警報。	調整 時效縮短或延長 SYNC_BLOCK_TIMEOUT_ADJUST（同步區塊逾時校正）。
	底層解碼失效 (ENCODING_BIT_ROT)	字元集誤判或特殊符號導致 Token 切分錯誤。	Token 碎片化、字元集不匹配 (UTF-8/Big5)、跳脫字元洩漏。	進行 RAW_HEX_VAL_VERIFY（原始十六進制值驗證）。

科學底氣來源:system_health.jsonl   (系統日誌),記錄下來的幻覺偏移分析結果

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)