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Skill 编排指南 (Skill Orchestration Guide)

本指南是 skill-dev-guide.md 的补充文档。

• skill-dev-guide.md：单个 Skill 的开发规范
• skill-orchestration-guide.md：多个 Skill 的协作编排规范

1. 核心理念

1.1 为什么叫 Orchestration 而不是 Workflow？

为了避免与 N8N、Dify、Coze 等可视化 Workflow 工具混淆。

1.2 AI Agent + Skill vs 传统 Workflow

核心差异：AI 是编排引擎，而非预定义的节点连接。

传统 Workflow:
  用户 → 拖拽配置 → 平台执行 → 固定输出

AI Agent + Skill:
  用户意图 → AI 理解 → 动态编排 → 智能输出

1.3 解耦设计的价值

将功能拆分成独立 Skill，而非做成单体：

• 各 Skill 独立可复用
• 可灵活组合成不同编排流程
• 修改隔离，影响可控

2. AI 如何理解编排

AI 的编排能力来源于：

1. SKILL.md 的 description：触发 Skill 匹配
2. 自然语言描述：SKILL.md 中的"与其他技能配合"章节
3. references/workflow.md：复杂编排流程的详细描述（可选，按需加载）

2.1 简单协作：在 SKILL.md 中描述

## 与其他技能配合

下载的视频可以使用 [local-asr] 转录为 Markdown 文件。
两个技能独立运行，可根据需要灵活组合使用。

2.2 复杂编排：创建 references/workflow.md

对于定时运行、多步骤、有条件判断的编排，在 Skill 的 references/ 目录下创建 workflow.md。

目录结构：

skill-name/
├── SKILL.md
├── references/
│   └── workflow.md    # 复杂编排流程（可选）
├── scripts/
└── assets/

示例：GitHub Star 周报流程

# GitHub Star 周报生成

每周检查新增 Star，筛选高价值项目并生成周报。

## Step 1: 更新数据
python scripts/main.py --check --user=maoking

## Step 2: 筛选高价值项目
从新增 Star 中筛选：
- Stars > 500
- 描述包含 "ai" / "llm" / "agent"

## Step 3: 深度研究
对筛选出的项目，使用 [repo-research] 进行深度分析

## Step 4: 生成周报
汇总保存到 output/weekly-report.md

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