自适应能力栈

解决什么问题

当 AI Agent 面对跨领域任务时，通常缺少一套稳定的方法来决定：这次调用哪些能力、如何组合、如何沉淀新经验。Adaptive Skill Stack 针对这种不确定性，把需求解析、能力匹配、新能力构建和文件化沉淀组织成一套可追溯流程。

技能如何工作

核心思路是 叠加优先，必要时构建。每次任务先做语义扫描与场景定位，判断领域、复杂度、交付物和依赖；再读取 references/capability-registry.md 与 references/protocols.md。

• 叠加模式：需求与已有能力有交集，激活能力模块并按协议组合执行。
• 构建模式：没有现成能力时，用模型原生能力解决新问题，并提炼可复用方法论。
• 能力沉淀：任务结束后追加能力条目、协议条目，必要时写入 references/knowledge/、scripts/、assets/templates/。

适用边界与注意点

它更适合需要持续积累方法、模板和领域知识的 Agent 场景，而不是简单单次问答。文件权限约定较严格：SKILL.md 不可修改，结构锁定文件只能按约定追加或保留格式。若外部参考文件缺失、格式漂移或权限管理不严，可能影响后续能力追踪与自动加载。