技能流水线编排

解决什么问题

当你从拆书、自建或市场下载得到一批技能时，它们往往散落在 books/ 或某个工作目录里：frontmatter 缺 description_en、触发词缺失、A2 与相邻 skill 的区别还是占位话、depends-on 指向了不存在的目标，更麻烦的是——没人说得清这些技能该先做哪一步、后做哪一步、和谁联用。逐个手改不仅重复劳动，还容易破坏 authored 内容；而直接跑发布，又会把断链和模糊关系一起打包出去。

skill-pipeline-v1 就是为此设计的编排器。它不重造轮子：机械步骤交给自带脚本，诊断/拆解/审计/交接步骤加载对应子技能，目标是对 TARGET 目录（含 N 个 SKILL.md）做一次调用级别的整包交付。

它如何工作

流水线按 7 个阶段顺序执行，每个阶段结束打印进度：

• 阶段 0 · 准备：确认 TARGET/*/SKILL.md 存在并列出数量。备份统一由 scripts/standardize.py 完成，对每个 SKILL.md 在不存在 *.backup- 时复制一份，幂等且可单文件回滚；日期戳由脚本动态取 datetime.now()。
• 阶段 1 · 质量门禁机械补齐：脚本补齐 version、agent_created、description_en、## When to Use、## 速查表、### ⚠️ 铁律、## 输入案例、trigger_words_en 等机械项；修复 source_book 被吸入 description 标量的 YAML bug；同步 test-prompts.json 版本。软内容先填带 [待agent润色] 标记的 best-effort 模板。
• 阶段 2 · 前置依赖梳理：脚本校验 related_skills 中 depends-on / contrasts-with / composes-with 目标是否全部存在（0 容忍断链），计算 Tier 分层，并双向打通 ### ⛓ 前置依赖 与 ### ➡ 下游链路。
• 阶段 3 · 英文触发词 + 打包：复用官方 package_skill.py 生成 TARGET/dist/*.zip。处理 Windows GBK 的 sys.stdout.reconfigure(utf-8)，并用 staging 目录法只拷 SKILL.md + test-prompts.json，避免备份污染 zip。
• 阶段 4 · A2 / 联用关系 authored：扫描所有 SKILL.md 的 A2 节，若含占位话则逐一读取对比对象的 I/A 节，改写为实质方法论差异；对 composes-with 非空的技能补 ### 🔗 联用提示。此阶段必须逐工具 authored，禁止批量套模板。
• 阶段 5 · COSTA 诊断 + 单技能拆解：加载 ai-transformation-consultant 对 1–3 个代表工具做五维诊断，加载 analyze-skill 产出功能摘要/场景/流程图/评分四部分报告。
• 阶段 6 · 安全审计：加载 skill-security 对 dist/*.zip 做 P0/P1/P2 审计，P0 必须警告并获确认。
• 阶段 7 · 交接文档：加载 handoff 生成覆盖当前状态、Next steps、产物路径清单的交接文档。

适用边界与注意点

它适合一批技能需要统一过企业级质量门禁的场景：例如“把这些技能标准化 / 打包 / 跑流水线 / 一次搞定”。如果只改单个技能的小修，直接使用 ai-transformation-consultant、analyze-skill、skill-security 或 handoff 更合适。

铁律必须遵守：A2、联用、输入案例的软内容必须基于技能真实方法论 authored，禁止编造工具关系或虚假数据，缺失信息时用 〔假设〕 标记并请用户确认；所有自带脚本可重复运行，已补齐项跳过且不破坏既有 authored 内容；阶段 0 未备份不得改写。软内容脚手架会先填模板，阶段 5 再由 agent 基于各技能方法论改写为实质内容，因此最终质量取决于 authored 是否到位。