深度技术报告生成器
v1.0.0面向新人培训的深度技术报告生成器。输入任意技术点（如 FlashAttention、MoE、LoRA、RLHF 等），自动产出结构化技术报告（Markdown + HTML），包含丰富的 SVG 可视化图示，并自动同步至 IMA 知识库和腾讯文档。适用于：生成技术报告、创建培训材料、产出技术分享文档、写技术博客等。
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深度技术报告生成器 输入任意技术点，自动产出高质量结构化技术报告（含 SVG 可视化），并同步到 IMA 知识库和腾讯文档。
设计理念 面向新人友好：由浅入深，先建立直觉再深入细节 图文并茂：每个核心概念配 SVG 可视化图示，降低理解门槛 双格式产出：Markdown（便于版本管理）+ HTML（便于分享阅读） 自动分发：一键同步至 IMA 知识库和腾讯文档
报告生成流程 Phase 1：需求分析 收到用户的技术主题后，确认以下信息： 技术主题：明确要讲解的技术点 目标受众：新人培训 / 团队分享 / 技术备忘（默认：新人培训） 深度级别：入门科普 / 原理详解 / 源码级（默认：原理详解） 额外要求：是否需要对比分析、版本演进、适用场景扩展等
Phase 2：报告结构设计 按以下通用模板组织章节（根据具体技术灵活调整）：
- 背景与动机 - 解决什么问题？为什么现有方案不够好？ - 直觉建立：用类比/对比让读者快速理解核心矛盾
- 核心思想 - 一句话总结（核心 insight） - 关键技术拆解（2-3 个核心技术点） - 对比表格：旧方案 vs 新方案
- 关键技巧 / 数学原理 - 核心公式推导（保持简洁，逐步展开） - 为什么这样设计（直觉解释）
- 完整算法 / 系统流程 - 伪代码或流程图 - 前向 + 反向（如适用）
- 性能分析 - 复杂度对比表格 - 实验数据 / Benchmark 结果 - 加速效果图
- 适用范围与变体 - 支持哪些场景/变体 - 对比表格（各变体支持情况） - 限制条件
- 版本演进（如适用） - 时间线图 - 各版本关键改进
- 一页总结 - 核心要点浓缩 - 推荐阅读资源
Phase 3：SVG 可视化图示设计 核心原则：每个关键概念至少配一张图 必备图示类型（按优先级） 优先级 图示类型 适用场景 示例 P0 架构对比图 新旧方案对比 标准 Attention vs FlashAttention P0 流程图/流水线 算法步骤展示 前向计算流程 P1 原理示意图 数学/物理直觉 Online Softmax 增量更新 P1 层级/结构图 系统架构 GPU 内存层级 P2 趋势图/性能图 性能对比 IO 复杂度随 N 变化 P2 全景图 生态/变体总览 Attention 变体支持矩阵 P3 时间线图 版本演进 v1 → v2 → v3 SVG 设计规范 画布尺寸：viewBox="0 0 800 [高度按内容]" 配色方案：
- 主色：#6C5CE7（紫色系，用于标题/强调）
- 辅色：#00B894（绿色系，用于正面/改进）
- 对比色：#E17055（橙红系，用于问题/瓶颈）
- 中性色：#636E72（灰色系，用于说明文字）
- 背景：#F8F9FA（浅灰）或 #FFFFFF（白色）
Phase 4：双格式产出 Markdown 版本 清晰的目录结构（带锚点链接） 表格化对比信息 代码块包裹公式和伪代码 图示位置用 【图示：描述】 占位标注 文件命名：{技术主题}技术报告.md HTML 版本（核心交付物） 将所有 SVG 图示内联嵌入对应章节位置 响应式布局（max-width: 920px 居中） 统一设计语言： body { font-family: system-ui; line-height: 1.8; background: #f8f8f6; } .container { max-width: 920px; background: #fff; border-radius: 12px; padding: 3rem; } h2 { border-bottom: 2px solid #EEEDFE; } table { border-collapse: collapse; width: 100%; } th { background: #6C5CE7; color: white; } .highlight-box { background: #f0efff; border-left: 4px solid #6C5CE7; padding: 1rem; } 文件命名：{技术主题}技术报告.html 元信息标注（必须） 在报告头部包含： 面向新人培训 | {日期} 报告生成模型：AI 智能编程助手 目标：{一句话描述报告目标}
Phase 5：自动同步分发 5.1 同步至 IMA 知识库 目标知识库：「龙虾-模型ScalingUp」(kb_id: 6peD1tTQj2UYi41MTaDgLpfVnbCegcA-sjzZLJ0zVPA=) 流程： 调用 ima-skills 的 preflight-check 验证连接 调用 check_repeated_names 避免重复 调用 create_media 获取上传凭证 使用 curl PUT 上传文件到 COS 调用 add_knowledge 完成入库 上传文件：Markdown 版本（便于知识库索引检索） 5.2 同步至腾讯文档 使用 mcp__tencent-docs__create_smartcanvas_by_mdx 工具： content_format: "markdown" title: 报告标题 mdx: Markdown 正文内容 注意：腾讯文档对 Markdown 的渲染有限，SVG 图示主要在 HTML 版呈现。
Phase 6：质量检查清单 生成完毕后逐条检查： 章节结构完整，由浅入深 每个核心概念有对应 SVG 图示 所有表格格式正确，信息对齐 公式推导步骤完整且有直觉解释 HTML 中 SVG 正确内联且渲染正常 元信息（日期、模型版本）已标注 已同步至 IMA 知识库 已同步至腾讯文档 无未完成的占位符
适配指南 不同技术主题的章节调整 技术类型 重点章节 可选省略 算法/模型（FlashAttention, MoE） 数学原理 + 性能分析 — 系统架构（vLLM, TensorRT） 系统流程 + 性能对比 数学推导可简化 训练方法（RLHF, DPO） 核心思想 + 对比分析 版本演进 工具/框架（DeepSpeed, Megatron） 使用流程 + 配置项 数学推导 图示风格统一规范 所有 SVG 图示必须遵循统一设计语言，确保系列报告的视觉一致性： 标题字号：18-20px，加粗 正文字号：13-14px 矩形圆角统一 rx="8" 颜色不超过 5 种主色 留白充足，避免拥挤
前置依赖 必须安装的 Skill ima-skills（或 腾讯ima）— 用于上传到 IMA 知识库 可选但推荐的 Skill 腾讯文档 — 用于同步到腾讯文档
示例用法 用户: 帮我生成一份 MoE (Mixture of Experts) 的技术报告，面向新人培训 Agent 执行:
- 确认主题和深度 → MoE，原理详解级
- 设计 7 章结构 → 稀疏激活背景/门控机制/负载均衡/训练策略/性能分析/变体对比/应用案例
- 设计 6 张 SVG → 密集vs稀疏对比图/门控路由示意/