技能介绍

它解决什么问题

文件变多之后，"知道有哪些文件"和"知道每个文件该放在哪"是两件事。萤核智能文件夹桌面客户端会对工作区文件做分析、打标签、评分，但用户想"按项目视角重新整理一遍"时，往往只能在客户端界面里手动拖拽；想确认"分析队列还压着多少文件"也得打开面板查看。这个技能把客户端的 HTTP API 暴露给 AI，让对话中的一句话就能完成查询并生成整理方案。

核心能力与工作流程

技能启动时先执行 discover.js 获取 API 地址，之后的工作围绕 8 个端点展开：

工作区与进度查询：/api/workspaces 列出工作区；/api/analysis/queue-status 与 /api/analysis/progress 并行调用，即可回答"系统忙不忙"。
文件搜索与分析详情：/api/files/search 做全文检索，拿到 file ID 后调 /api/files/analysis-data 获取描述、标签、评分。
整理方案生成：这是最需要留意的一环。/api/organize/templates 返回的不是最终结果，而是 { systemPrompt, userPrompt } 一组提示词，AI 必须在当前对话中直接推理，客户端不提供 LLM 代理。整理时只能基于 userPrompt 中提供的文件数据（文件经过智能命名，可能与原名不同），产出的目录树只能包含目录、不能出现文件名，且一次给出 3 份候选方案。
应用到客户端：用户选中方案后，/api/organize/apply-plan 原样回传 name/perspective/strategy，客户端弹出虚拟目录弹窗预览。
仪表盘：并行拉取多个端点数据，以纯文本加 emoji 呈现系统状态、进度条示意、工作区清单和方案列表。

适用边界

第一，发现脚本失败时 stderr 就是唯一合法回复——不能加开场白、不能改写，多语言场景下也只能逐句翻译。第二，方案生成完全依赖客户端已分析的文件数据，AI 不能自行去工作目录列文件，哪怕只有一个文件也按此规则处理。第三，应用方案时 strategy 必须原样保留，UTF-8 编码是硬要求，Windows PowerShell 环境需显式转字节再发送。