fix: 修正 SkillItem 类型为标准的 Anthropic SKILL.md 格式

将 SkillItem 从虚构的 detail/triggers/instructions/format 字段简化
为标准 SKILL.md 定义：name + description + body。

- protocol.ts: SkillItem 精简为 {name, description, body}
- SkillsView.tsx: 从 3 层改为 2 层渐进式披露
- skills.ts / skills-loader.ts: 去掉多余的映射字段
- .gitignore: 排除外部 skills/ 仓库克隆目录

.gitignore

@@ -2,3 +2,4 @@ node_modules/
 dist/
 .DS_Store
 *.tsbuildinfo
+skills/

src/components/segments/SkillsView.tsx

@@ -1,27 +1,26 @@
 import { useState } from 'react'
 import type { SkillSegment } from '../../types/protocol'
 import CollapsiblePanel from '../CollapsiblePanel'
-import { Zap, ChevronDown, ChevronRight, Lightbulb, BookOpen } from 'lucide-react'
+import { Zap, ChevronDown, ChevronRight } from 'lucide-react'
 
 /**
  * 单个 Skill 的渐进式披露组件。
  *
- * Anthropic 3 层披露机制：
+ * Anthropic SKILL.md 格式只有两个元数据字段：name + description。
- *   第 1 层 — 名称 + 一行描述（始终可见）
+ * body 是 Markdown 正文，在 skill 触发时加载到 LLM 上下文。
- *   第 2 层 — 详细说明 + 触发条件（点击展开）
+ *
- *   第 3 层 — 完整指令（再次点击展开 — 触发时作为 system 消息追加到对话，而非合并进已有 System Prompt）
+ *   第 1 层 — name + description（始终可见）
+ *   第 2 层 — body（点击展开 —— 触发 skill 时加载到上下文）
  */
 function SkillDisclosure({ item }: { item: SkillSegment['items'][number] }) {
-  const [layer, setLayer] = useState<1 | 2 | 3>(1)
+  const [expanded, setExpanded] = useState(false)
-
+  const hasBody = item.body.trim().length > 0
-  const hasLayer2 = !!(item.detail || (item.triggers && item.triggers.length > 0))
-  const hasLayer3 = !!item.instructions
 
   return (
     <li className="rounded-lg border border-green-200 bg-white overflow-hidden">
-      {/* Layer 1: 始终可见 — 名称 + 一行描述 */}
+      {/* Layer 1: 始终可见 — name + description */}
       <button
-        onClick={() => setLayer(layer === 1 && hasLayer2 ? 2 : 1)}
+        onClick={() => hasBody && setExpanded(!expanded)}
         className="w-full flex items-start gap-2.5 px-3 py-2 text-left hover:bg-green-50/50 transition-colors"
       >
         <span className="font-mono font-semibold text-green-800 shrink-0 text-xs mt-px">
@@ -30,62 +29,24 @@ function SkillDisclosure({ item }: { item: SkillSegment['items'][number] }) {
         <span className="text-xs text-gray-500 flex-1 leading-relaxed">
           {item.description}
         </span>
-        {hasLayer2 && (
+        {hasBody && (
           <span className="shrink-0 text-green-400 mt-px">
-            {layer >= 2 ? <ChevronDown size={14} /> : <ChevronRight size={14} />}
+            {expanded ? <ChevronDown size={14} /> : <ChevronRight size={14} />}
           </span>
         )}
       </button>
 
-      {/* Layer 2: 详细说明 + 触发条件 */}
+      {/* Layer 2: 完整指令正文（body） */}
-      {layer >= 2 && hasLayer2 && (
+      {expanded && hasBody && (
-        <div className="px-3 pb-2 border-t border-green-100 bg-green-50/30">
-          {item.detail && (
-            <div className="mt-2 flex items-start gap-1.5">
-              <BookOpen size={12} className="text-green-500 shrink-0 mt-0.5" />
-              <p className="text-xs text-gray-600 leading-relaxed">{item.detail}</p>
-            </div>
-          )}
-          {item.triggers && item.triggers.length > 0 && (
-            <div className="mt-1.5 flex items-start gap-1.5">
-              <Lightbulb size={12} className="text-amber-500 shrink-0 mt-0.5" />
-              <div className="text-xs text-gray-500">
-                <span className="font-medium text-amber-700">触发条件：</span>
-                {item.triggers.map((t, i) => (
-                  <span key={i} className="inline-block bg-amber-50 text-amber-800 rounded px-1 py-0.5 mr-1 mt-0.5 font-mono">
-                    "{t}"
-                  </span>
-                ))}
-              </div>
-            </div>
-          )}
-
-          {/* Layer 3 切换按钮 */}
-          {hasLayer3 && (
-            <button
-              onClick={(e) => { e.stopPropagation(); setLayer(layer === 2 ? 3 : 2) }}
-              className="mt-2 flex items-center gap-1 text-[10px] text-green-600 hover:text-green-800 transition-colors"
-            >
-              {layer === 3 ? <ChevronDown size={10} /> : <ChevronRight size={10} />}
-              {item.format === 'anthropic' ? '查看原始 SKILL.md' : '查看注入指令（追加到对话）'}
-            </button>
-          )}
-        </div>
-      )}
-
-      {/* Layer 3: 完整指令 */}
-      {layer >= 3 && item.instructions && (
         <div className="px-3 pb-2 border-t border-green-200 bg-gray-900 mx-2 mb-2 rounded">
           <div className="flex items-center gap-1.5 mt-2 mb-1">
             <Zap size={10} className="text-green-400" />
             <span className="text-[10px] text-green-400 font-semibold uppercase tracking-wider">
-              {item.format === 'anthropic'
+              触发时会加载到 LLM 上下文
-                ? `SKILL.md · 触发 /${item.name} 时加载到 LLM 上下文`
-                : `注入指令 · 触发 /${item.name} 时追加到对话`}
             </span>
           </div>
           <pre className="text-[10px] font-mono text-gray-300 whitespace-pre-wrap leading-relaxed max-h-64 overflow-y-auto pb-1">
-            {item.instructions}
+            {item.body}
           </pre>
         </div>
       )}

src/data/skills-loader.ts

@@ -42,19 +42,15 @@ console.log(
 // ============================================================
 
 /**
- * 渐进式披露对应关系：
+ * 渐进式披露 2 层：
  *   L1 — name + description（YAML frontmatter，始终可见）
- *   L2 — body 摘要 + 触发条件（点击展开）
+ *   L2 — body（SKILL.md 正文，点击展开）
- *   L3 — 完整 SKILL.md 内容（再次点击展开）
  */
 export function toSkillItem(parsed: ParsedSkill): SkillItem {
   return {
     name: parsed.name,
     description: parsed.description,
-    detail: `SKILL.md · ${parsed.bodyLineCount} 行指令 · ${parsed.bodyCharCount} 字\n\n${truncateLines(parsed.body, 10)}`,
+    body: parsed.body,
-    triggers: extractTriggerPhrases(parsed.description),
-    instructions: parsed.body,
-    format: 'anthropic',
   }
 }
 
@@ -69,20 +65,3 @@ export function getRealSkills(names: string[]): SkillItem[] {
 export function getAllRealSkillItems(): SkillItem[] {
   return Object.values(PARSED_SKILLS).map(toSkillItem)
 }
-
-// ---- 辅助 ----
-
-function truncateLines(text: string, maxLines: number): string {
-  const lines = text.split('\n')
-  if (lines.length <= maxLines) return text
-  return lines.slice(0, maxLines).join('\n') + `\n...（共 ${lines.length} 行）`
-}
-
-function extractTriggerPhrases(description: string): string[] {
-  const triggers: string[] = []
-  const matches = description.matchAll(/"([^"]+)"/g)
-  for (const m of matches) {
-    if (m[1].length < 40) triggers.push(m[1])
-  }
-  return triggers.slice(0, 8)
-}

src/data/skills.ts

@@ -1,25 +1,19 @@
 /**
- * Anthropic 渐进式披露 Skills — 唯一数据源
+ * 自定义 Skills —— 模拟 Anthropic SKILL.md 格式
  *
- * 每个 Skill 包含 3 层信息：
+ * 每个 skill 只有三个字段：name、description（YAML frontmatter）、
- *   L1 — name + description（始终可见）
+ * body（Markdown 正文 —— 触发时加载到 LLM 上下文的指令）。
- *   L2 — detail + triggers（点击展开）
- *   L3 — instructions（再次点击展开，触发时注入对话）
  *
- * Demo 场景通过 `getSkills(...)` 按名称选取子集，避免数据重复。
+ * Demo C/D/E 通过 getSkills() 按名称选取子集。
  */
 
 import type { SkillItem } from '../types/protocol'
 
 export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
-  // ── 研究 & 文献 ──
   'deep-research': {
     name: 'deep-research',
     description: '深度研究 — 多源搜索、交叉验证、生成引用报告',
-    detail:
+    body: `你是一名深度研究助手。工作流程：
-      '多阶段研究技能：(1) 拆解问题为 3-5 个子问题，(2) 并行搜索学术文献、行业报告、新闻等多个来源，(3) 抓取高相关性全文，(4) 三方交叉验证——至少两个独立来源确认同一关键事实，(5) 生成结构化报告：摘要 → 分项发现 → 证据表 → 限定说明。适合需要高质量、可验证答案的场景。',
-    triggers: ['深入调研', '全面分析', '研究一下', '查证', '给我一个研究报告', '这个领域有哪些'],
-    instructions: `你是一名深度研究助手。工作流程：
 1. 分拆用户问题为 3-5 个子问题
 2. 对每个子问题执行多源搜索（学术 + 行业 + 新闻）
 3. 抓取高相关性页面全文
@@ -28,14 +22,10 @@ export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
 6. 每个声明确标注来源 URL 和可信度评级`,
   },
 
-  // ── 代码审查 ──
   'code-review': {
     name: 'code-review',
     description: '代码审查 — 发现正确性 bug 和简化/效率优化机会',
-    detail:
+    body: `你是代码审查专家。审查规则：
-      '审查当前分支的代码变更，按两个维度分析：(1) 正确性问题——空值、边界条件、竞态、资源泄漏；(2) 质量改进——重复代码、过度复杂、性能瓶颈。按置信度分级输出，每个发现包含文件路径、行号、问题描述和修复建议。',
-    triggers: ['review', '审查', '帮我看看代码', '代码有什么问题', '检查一下'],
-    instructions: `你是代码审查专家。审查规则：
 1. 首先读取 diff（git diff）
 2. 正确性扫描：空值处理、边界条件、竞态条件、异常处理
 3. 质量扫描：重复代码、过长函数、深层嵌套、无用变量
@@ -44,14 +34,10 @@ export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
 6. 避免纯风格的评论（交给 formatter）`,
   },
 
-  // ─� 行为验证 ──
   verify: {
     name: 'verify',
     description: '行为验证 — 运行应用并观察行为来确认变更生效',
-    detail:
+    body: `你是验证助手。验证流程：
-      '启动应用、运行测试、或执行指定命令，并观察输出来验证某个变更是否按预期工作。支持多种验证策略：自动测试（优先）、端到端检查、手动观察。适合 PR 合并前的最终确认环节。',
-    triggers: ['验证', '测试一下', '确认', '检查是否生效', '跑一下', '运行'],
-    instructions: `你是验证助手。验证流程：
 1. 确认待验证的变更是什么
 2. 选择验证策略：优先自动测试，其次手动观察
 3. 运行相关测试套件
@@ -59,14 +45,10 @@ export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
 5. 输出验证报告：测试结果 + 观察到的问题 + 置信度`,
   },
 
-  // ── 代码简化 ──
   simplify: {
     name: 'simplify',
     description: '代码简化 — 审查代码的复用性、简洁性和效率并应用修复',
-    detail:
+    body: `你是代码简化专家。简化规则：
-      '只关注代码质量改进（不改行为）。扫描变更文件，发现：可抽取的共享逻辑、可合并的重复代码、不必要的中间变量、可简化表达式。直接应用修复到工作树。建议 code-review 先跑完后再用此技能。',
-    triggers: ['简化', '重构', '精简', '优化这段代码', '能不能更简单'],
-    instructions: `你是代码简化专家。简化规则：
 1. 只做质量改进，不改变行为
 2. 发现重复代码 → 提取为函数/变量
 3. 发现过长函数 → 提取子步骤
@@ -75,14 +57,10 @@ export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
 6. 修改后运行全部测试确认无回归`,
   },
 
-  // ── 定时循环 ──
   loop: {
     name: 'loop',
     description: '定时循环 — 按指定间隔重复执行一个命令或 prompt',
-    detail:
+    body: `你是定时任务助手。循环配置：
-      '设置定时任务，每隔指定时间（5 分钟、30 分钟、1 小时等）自动执行。适合 CI 监控、定时检查、长期运行的自动化任务。任务在后台运行，不阻塞当前对话。',
-    triggers: ['定时', '每隔', '循环', '持续监控', '定期检查', '每分钟'],
-    instructions: `你是定时任务助手。循环配置：
 1. 确认循环间隔和任务内容
 2. 首次执行立即运行一次
 3. 后续按间隔自动触发
@@ -91,42 +69,30 @@ export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
 6. 长时间循环（>1 小时）使用持久化模式`,
   },
 
-  // ── 文档摘要 ──
   summarize: {
     name: 'summarize',
     description: '生成文档摘要 — 支持多种粒度（一句话/段落级/全文级）',
-    detail:
+    body: `你是专业文档摘要助手。当用户请求摘要时：
-      '对用户提供的文档生成结构化摘要。支持三种粒度：一句话概览（≤50 字）、段落级摘要（保存关键论点）、全文级摘要（保留章节结构）。输出为 Markdown 格式。',
-    triggers: ['帮我总结一下', '概括这篇文章', '这个文档说了什么', '摘要'],
-    instructions: `你是专业文档摘要助手。当用户请求摘要时：
 1. 先确认用户需要的粒度（简要/段落/全文）
 2. 提取核心论点和支撑证据
 3. 使用 Markdown 层级结构输出
 4. 在末尾标注信息来源（章节/页码）`,
   },
 
-  // ── 翻译 ──
   translate: {
     name: 'translate',
     description: '翻译文档内容 — 支持中英互译，保留原文格式',
-    detail:
+    body: `你是专业翻译助手。翻译规则：
-      '将文档内容翻译为目标语言。保留原始 Markdown 格式、代码块、表格结构。支持术语表自定义。默认输出：中文 ↔ 英文。',
-    triggers: ['翻译', 'translate', '翻成中文', '译成英文'],
-    instructions: `你是专业翻译助手。翻译规则：
 1. 保留所有 Markdown 格式和代码块
 2. 术语一致性——同一术语全文统一译法
 3. 学术文本保留原文关键术语括号标注
 4. 表格和列表结构不变`,
   },
 
-  // ── 文档问答 ──
   qa: {
     name: 'qa',
     description: '基于文档回答具体问题 — 带引用溯源',
-    detail:
+    body: `你基于文档回答用户问题。规则：
-      '基于用户提供的文档内容回答具体问题。每个回答都附带文档引用（章节/段落号），用户可以追溯来源。支持追问和澄清。如果文档中没有相关信息，明确告知。',
-    triggers: ['文档中', '根据文章', '论文里提到', '这段说的是'],
-    instructions: `你基于文档回答用户问题。规则：
 1. 每个陈述必须引用文档出处
 2. 如果文档中没有相关信息，明确告知
 3. 区分"文档直接陈述"和"你的推理延伸"
@@ -134,14 +100,10 @@ export const ALL_SKILLS: Record<string, SkillItem> = {
   },
 }
 
-/**
- * 按名称选取一个或多个 skill 定义。
- * 用于构建 PromptEnvelope 中的 skills segment。
- */
 export function getSkills(names: string[]): SkillItem[] {
   return names.map((n) => {
     const skill = ALL_SKILLS[n]
     if (!skill) throw new Error(`Unknown skill: ${n}`)
-    return { ...skill } // shallow copy so demos don't mutate entries
+    return { ...skill }
   })
 }

src/types/protocol.ts

@@ -83,23 +83,19 @@ export interface SkillSegment {
  * 第 3 层 — 完整指令（再次点击展开 —— 触发时作为一条新消息追加到对话中）
  */
 /**
- * Skill 遵循 Anthropic 渐进式披露机制：
+ * Skill — 遵循 Anthropic SKILL.md 规范。
  *
- *   第 1 层 — 名称 + 一句话描述（始终可见，在 skills 面板中）
+ * 标准 YAML frontmatter 只有两个必填字段：name + description。
- *   第 2 层 — 详细说明 + 触发条件（点击展开单个 skill）
+ * Markdown body 是指令正文，在 skill 被触发时加载到 LLM 上下文。
- *   第 3 层 — 完整指令（再次点击展开 —— 触发时注入上下文的 system prompt）
  *
- * format 字段区分来源：
+ * 渐进式披露 2 层：
- *   'custom' — 手工编写的 skill（使用 detail/triggers/instructions 自定义）
+ *   L1 — name + description（始终在上下文中，约 100 词）
- *   'anthropic' — 从 SKILL.md 解析（instructions 为原始 body）
+ *   L2 — body（skill 触发时加载，建议 <500 行）
  */
 export interface SkillItem {
   name: string
-  description: string // 第 1 层：一句话描述
+  description: string
-  detail?: string // 第 2 层：详细说明（功能、输入输出、适用场景）
+  body: string // Markdown 正文 —— 触发 skill 时加载到 LLM 上下文的指令
-  triggers?: string[] // 第 2 层：触发条件（用户说哪些话会触发此 skill）
-  instructions?: string // 第 3 层：注入 LLM 上下文的完整 system prompt
-  format?: 'custom' | 'anthropic' // 来源格式
 }
 
 export interface ToolOverviewSegment {