技能介绍

要解决什么问题

大模型能做算术，但面对长表达式、批量计算和矩阵运算时，结果并不总是可靠：推理步骤可能走偏，精度没有保证，也无法复现。当你需要对一组数据做统计、在多种单位之间换算数值，或者对整数做数论分析时，把计算交给模型的“心算”并不严谨。数学计算引擎就是为了解决这个问题：它把 AI 助手变成一个统一的计算入口，实际运算全部由外部 API 完成，模型只负责理解意图和路由参数。

核心能力

表达式求值：scripts.tools.calculate_expression 计算单个表达式，batch_calculate 处理批量
统计与矩阵：calculate_statistics 对一组数字做 mean、median、stdev 等统计；matrix_operation 支持 multiply、determinant、inverse
单位换算：convert_units 按单位类别换算，convert_natural_language 直接接受自然语言描述
数论分析：analyze_number_theory 覆盖 isprime、primefactors、divisors、totient
会话与历史：create_session、session_calculate 可在会话内保存中间变量；get_calculation_history、clear_history 管理计算记录

工作流程

模型是路由层，代码只负责调用 API：

检查 API 密钥：若 scripts.config.settings.api_key 为空，通过 AskUserQuestion 询问用户，拿到后调用 scripts.config.set_api_key(key) 保存
根据用户意图选择对应的工具函数
提取该工具所需参数，缺失时用 AskUserQuestion 追问
以关键字参数调用 scripts.tools 中的函数
整理 result["raw"] 的返回数据展示给用户，同时关注 result["success"] 与 result["message"]

适用边界与注意点

API 密钥是必需的。缺少密钥时必须询问用户，禁止自行搜索或编造数据，这是该技能的强制约束。
正文提到财务计算，但工具列表中没有对应函数，实际可用能力应以 list_functions 的返回为准。
performance_metrics、security_status、memory_statistics 的参数表为空，调用前建议先用 list_functions 确认签名。