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解决什么问题

LLM 在本地跑 scripts/auth.py 这类脚本时，第一道坎往往不是脚本本身，而是环境：Python 是否可用、版本是否满足、python 命令在 Windows 上是否被 Microsoft Store 劫持。更隐蔽的坑在授权侧：凭证校验、JWT 绑定、失败重试分散在多条路径上，Agent 很容易在收到 AUTH_REQUIRED 时误判为失败而停下来打扰用户，或把网络抖动当成凭证失效反复重试，甚至跳过鉴权直接产出结果。

技能如何工作

核心能力分两层：环境检测 与 授权门禁。

环境检测：任何 Python 调用前先静默探测 PYTHON_CMD：

• 命令存在且版本 OK → 直接执行
• 版本过低或为空 → 按模板报告，并提示 Windows 用户改用 py -3 启动器
• 用户手动给出全路径 → 直接使用该路径

授权流程（由 scripts/auth.py 统一处理，禁止手工解析 JWT 或拼接密钥）：

1. 执行 --ensure 检查
2. 返回 AUTH_OK → 通过
3. 返回 AUTH_REQUIRED / CREDENTIALS_MISSING → 这不是失败，自动走绑定：主动调用 WorkBuddy 的 connect_cloud_service 获取 JWT，执行 --bind-jwt，再重新 --ensure
4. 返回 AUTH_INVALID / CREDENTIALS_INVALID → 尝试一次自动修复，用新 JWT 覆盖旧缓存
5. 绑定后仍失败 → 才是真正失败：按模板输出中文报告，原样转述 stdout 信号与 stderr 关键行，停止业务推理

鉴权通过后执行 protected.py 拉取受保护指令；拿到才继续，拿不到必须停止，不得凭本地提示或历史上下文编造输出。

注意点

• 鉴权门禁与业务输出互斥：未通过 = 禁止产出
• AUTH_REQUIRED 是首次绑定的正常信号，Agent 必须自动继续，不得停下来问用户
• AppKey / AppSecret 不得明文出现在业务命令、环境变量或回复中
• 绑定接口的 skillCode 取自包内 _meta.json 的 slug（如 BT_D7F29A9A），不是展示名
• 鉴权类错误自动重试上限 1 次，之后判定数据服务不可用