WorkBuddy 路由调度

要解决的问题

当工作区装了十几个技能，Agent 每次都要临时判断：该用哪个技能、上一步结果怎么交给下一步、换技能时状态怎么办、事后怎么复盘。这些判断只存在于模型上下文里时，既不可复现也无法审计。Skill Router 把四件事变成落盘流程——会话、路由决策、上下文总线、调用链全部写在 .workbuddy/router/，事后可用 router.py trace 回看每一步的候选、分数和判定依据。

职责分三层：registry.py 扫描本机技能来源、建索引、按任务描述打分排序；router.py 管会话、路由、上下文与调用链；SKILL.md 规定何时调用它们，以及模型在其中的判断责任。路由器只做选择、传值、记账，实际业务发生在被路由到的 skill 里，且不会修改既有 skill 的文件。

工作机制

核心是六步：开会话、逐子任务路由、开调用并真正加载技能、写回上下文、switch 切换、trace 回溯。路由返回 auto / confirm / decompose / no_match：多意图时返回 sub_task_plan 而不是硬取 top1；命中理由全是零散单字、或 top1 的 description 明确排除了当前场景时，模型可以直接否决并用 --exclude 重新路由，让否决动作留在 trace 里。

切换永远用 switch 而非新建会话，--keep-open 把当前调用挂起，之后 call resume c002 原样回到现场。上下文总线只放摘要、路径、标识符和结构化结论，大段原文落文件。

v2.0 之后多技能编排可以写成 workflows/*.yaml 模板一条命令跑完：步骤间自动传上下文，任一步失败自动回滚该步写入并可从断点续跑；intent.parse 按依赖图给子任务分层，互不依赖的用 ThreadPoolExecutor 并发执行；真正执行技能时才加载完整内容，进入保留 5 个的 LRU 缓存。v3.0 的 workflow from-text 能从一句话生成模板，或用 workflow build 交互式搭建。

前置还有三道闸：intent 用关键词加正则规则把自然语言解析成结构化任务，sentinel 在路由前检查安全黑名单、能力覆盖度与 API Key 配置，路由反馈把「否决 top1」这类修正记到本地 feedback.json，下次相似任务打分时加权。远程获取走 acquire.py，只从带签名的 GitHub Releases 取包，SHA256 预期值硬编码在本地，未预置哈希或不匹配的包直接删除。

适用边界与注意点

单一技能就能完成、不需要留痕的任务直接调那个技能，别套一层；纯问答、纯解释类请求，以及用户已点名技能且只有一步的情况同理。只有「多技能协作」「选择存在不确定性」「需要审计」三种场景值得。

打分只是词法先验，最终选谁仍由模型判断。--guard 会额外跑意图解析与能力/资源检查，有 I/O 成本，默认关闭。acquire.py 目前仅支持 --source github，新技能需先在 finder.TRUSTED_RELEASES 登记受信 repo 并在 acquire.KNOWN_SKILLS 预置哈希，否则提示联系作者更新；audit 只做粗筛，P0 高风险包必须交互确认，--auto/--force 都绕不过去。