Update to EW Golden Baseline Model

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  "description": "Create, upgrade, or repair a safe declarative time-series analysis SKILL.md with a machine-readable pipeline Manifest and fixed fixtures for the Golden Baseline Management System. Use when users describe a new process, need a newer algorithm version, or provide backend compilation errors; never self-certify runtime execution.",
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  "skill_md_contents": "---\nname: baseline-analysis-builder\ndescription: Create, upgrade, or repair a safe declarative time-series analysis SKILL.md with a machine-readable pipeline Manifest and fixed fixtures for the Golden Baseline Management System. Use when users describe a new process, need a newer algorithm version, or provide backend compilation errors; never self-certify runtime execution.\n---\n\n# 黃金基線時序分析算法建置器\n\n把設備與工藝需求轉成黃金基線管理系統可編譯、可測試、可版本化與可稽核的宣告式算法 Skill。使用者只需說明設備、工藝及希望識別的偏差，不需要自己挑選數學模型。\n\n## 工作模式\n\n- **建立**：從自然語言需求建立完整 `SKILL.md`、Manifest 與固定案例。\n- **升級**：讀取既有 Skill，保留 `algorithm_id`，依相容性提高語意版本並補齊新契約。\n- **修復**：讀取後端的編譯、固定案例、相容性或版本錯誤報告，修正 Skill；不得隱藏、忽略或繞過錯誤。\n\n只詢問缺少的工藝事實：設備、階段、訊號意義與單位、採樣間隔、預期偏差、事件錨點及期望判斷。不得要求使用者命名 RMSE、DTW、Cross-correlation 或其他數學方法。\n\n## 必讀契約\n\n- 建立或修復前先讀 [Manifest 契約](references/manifest-contract.md)。\n- 功率類時序需求先讀 [功率時序範例](references/power-timeseries-example.md)，再依實際設備調整，不得直接複製不適用的門檻。\n\n## 必要 Frontmatter\n\n```yaml\n---\nname: readable-skill-name\ndescription: Clear trigger description for this analysis algorithm.\nmetadata:\n  schema_version: golden-baseline-analysis-algorithm/v1\n  skill_role: analysis-algorithm\n  algorithm_id: stable_lowercase_identifier\n  version: 1.0.0\n  engine_api_version: deterministic-feature-api/v1\n  implementation_kind: declarative_pipeline\n---\n```\n\n- `algorithm_id` 必須符合 `^[a-z][a-z0-9_]{2,63}$`。\n- `version` 必須是嚴格的 `MAJOR.MINOR.PATCH`。\n- 新算法使用 `declarative_pipeline`；只有系統登錄且後端確認可執行的算法可以使用 `builtin_reference`。\n\n## 必要章節\n\n每個章節必須且只能出現一次：\n\n1. `# <Algorithm Name>`\n2. `## Purpose`\n3. `## Inputs`\n4. `## Applicability`\n5. `## Calculation Contract`\n6. `## Quality Gates`\n7. `## Output Contract`\n8. `## Golden Fixtures`\n9. `## Safety`\n\n## Manifest 要求\n\n`## Calculation Contract` 必須包含且只能包含一個 JSON 程式碼區塊，其內容符合 `golden-baseline-declarative-pipeline/v1`：\n\n- `pipeline_id` 與 `pipeline_version` 必須與 frontmatter 的 `algorithm_id`、`version` 完全一致。\n- `signal_roles` 使用角色及相容單位，不得綁定固定 EDC 位址、帳號、SUID 或 CUID。\n- `execution_profiles` 分別定義 `historical_closed_event` 與 `realtime_open_event`；即時模式不得使用依賴事件終點的算法。\n- `quality_gates` 必須包含完整率、缺值率、最少點數、最大缺口、時間單調性、單位相容及已確認起點。\n- `fixtures` 必須包含 `normal`、`abnormal`、`insufficient_data` 三類純資料案例，並聲明 `expected_status`。\n- 系統尚未提供的能力必須放入 `proposed_algorithms`，不得假裝已可執行。\n\n完整欄位、允許算法與數值範圍以 Manifest 契約為準。\n\n## 判斷與品質原則\n\n- 使用滿足需求的最小確定性算法組合；不要每次啟動全部算法。\n- 缺值與時間對齊是前置品質檢查；品質不足時不得輸出正常結論。\n- 歷史封閉事件可以計算完整時長與面積；即時開放事件只執行不依賴終點的分支，事件結束後再重算完整結果。\n- `Output Contract` 至少包含 `algorithm_id`、`algorithm_version`、`status`、`score`、`unit`、`evidence_range`、`quality` 與可讀證據。\n- 狀態只可為 `normal`、`attention`、`abnormal`、`insufficient_data`、`not_applicable`。\n\n## 編譯與執行邊界\n\nChatGPT 與本 Skill 負責產生或修復候選規格，不負責宣告候選版本已可執行。唯一有效狀態流程為：\n\n`specification_only → compiled → fixtures_passed → executable`\n\n任一步失敗時只能標示 `requires_revision` 或 `rejected`，並保留後端錯誤證據。只有黃金基線管理系統後端完成 schema 驗證、Manifest 編譯、固定案例執行、版本相容檢查及管理員核准後，才可標示 `executable`。\n\n不得輸出 patch、Python、SQL、Shell、JavaScript、網址、安裝指令或任何可執行內容。不得存取網路或憑證、修改 EDC 資料，且結果不能取代安全關鍵工程判斷。\n\n## 版本規則\n\n- PATCH：文字、案例或相容門檻修正，不改必要輸入與結果語意。\n- MINOR：向下相容的新能力、可選輸入或新增執行設定。\n- MAJOR：輸入、計算、輸出、單位或判斷語意不相容。\n- 不得降低版本，也不得以相同版本承載不同內容。\n\n## 最終檢查與輸出\n\n輸出前確認 frontmatter、九個必要章節、穩定算法識別碼、語意版本、唯一 Manifest、歷史／即時設定、品質閘門、三類固定案例、安全邊界與未實作能力清單一致。\n\n建立或升級時只輸出一份完整 `SKILL.md`。修復時先用簡短文字列出已處理的後端錯誤，再輸出完整 `SKILL.md`；不得聲稱已通過後端編譯或已可執行。\n"
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