HalfAI 工作台

问题：从碎片化到结构化工作台

很多用户面对一堆零散的待办、笔记、参考图或客户信息，想把它们组织成一个可用的个人或工作管理界面。但这通常涉及选择工具、设计页面结构、处理响应式布局和数据流，这对非技术用户是主要障碍。

技能核心：两条路线与关键步骤

halfai-gzt 技能作为 AI Agent，接受用户最简的输入（一句话、清单或截图），并将其转化为一个真正的、多页面的 Web 工作台。核心是两条明确的启动路径：

• 模板路线：适用于希望从零开始、由 Agent 引导的用户。通过一系列非技术性问题（如“主要管理什么？”“最想先解决什么麻烦？”）收集意图，然后引导用户从预置的视觉模板（如「清爽明亮」「沉稳有力」）中选择一个起点。所有模板均基于 assets/template-gallery/index.html，并保留其响应式行为和组件逻辑。
• 自定义路线：适用于已有明确想法或参考截图的用户。用户直接描述需求（例如“做一个管理客户和订单的工作台，首页先看今天要跟进的人和待发货订单。”），Agent 会解析需求，自动选择结构、视觉风格和实现方式，并在缺少关键信息（如涉及费用或授权）时才进行最少必要的追问。

无论哪条路线，技能都遵循一套工程化的构建流程：

1. 理解与确认：将用户输入转化为内部工作台方案，并用自然语言简要复述和假设说明。
2. 环境检查与设计：检查现有项目和技术环境，在内部明确页面结构、数据流、状态处理等细节，参考 references/workbench-spec-template.md 作为实施依据。
3. 逐步搭建：按顺序创建工作台外壳、优先实现价值最高的板块、加入剩余板块、处理状态（加载/空/错误）、最后进行响应式和无障碍检查。

边界、假设与注意点

技能交付的是一个功能完整的前端应用原型，并非最终部署产品。关键注意点包括：

• 数据与连接：第一版演示数据会清晰标注。只有在用户明确授权并提供真实数据源（如 Excel、飞书）时，才会尝试连接，绝不擅自接入第三方服务。
• 功能边界：技能专注于将描述转化为可用的 UI 和交互流程。它不做用户未要求的功能堆砌，不复制参考图中的品牌内容，并且只展示已验证的、模拟的或需要用户设置的功能。
• 技术决策：Agent 会根据当前环境自动选择技术方案（如框架、数据存储），不将此类选择题抛给用户。所有视觉细节（如色号、字体）由模板和设计决策自动处理。