PiFlow Skill Generator

核心规则

除去对运行/测试时的产物进行分析，其他工作应尽量提前计划和生成，避免在安装或测试阶段才发现文档不完整、脚本缺失或资源错误。技能生成器的目标是一次性生成一个完整、可靠、符合约定的技能目录，能直接被 PiFlow 识别和使用，但它不是默认优先入口。

生成能被 PiFlow 理解的技能目录。所有文本文件必须以 UTF-8 读写，尤其是中文内容；Python 读写文件时显式使用 encoding="utf-8"，JSON 输出使用 ensure_ascii=False。

按库内技能的粒度控制内容：SKILL.md 只放触发、流程和必要契约；可执行逻辑放 scripts/；较长规则、字段说明和领域资料放 references/；模板、图标、示例素材放 assets/。

生成正文时优先参照 references/piflow_skill_template.md。当 spec 中提供 core_features、trigger_conditions、processing_logic、supported_formats、output_structure、output_examples 等字段时，将它们填入模板对应章节。

本技能必须能在没有其他技能辅助的环境中独立生成可靠技能：只依赖当前技能目录内的 SKILL.md、references/piflow_skill_template.md、references/rewrite_followup_internal.md、scripts/generate_piflow_skill.py、scripts/generate_skill_files.py、scripts/register_skill_artifacts.py、scripts/rewrite_piflow_skill.py 和 scripts/validate_piflow_skill.py。生成时不要假设另一个 skill 会补全文档、脚本或元数据。本技能负责 skill 化与沉淀，不负责代替用户完成所有真实处理任务本身。

本技能支持三条触发链路：

1. 手动生成链路 当用户明确要求“生成 skill”“保存为 skill”“封装为 skill”“创建自定义技能”时，直接进入 skill 生成阶段，行为与当前链路一致。

2. 回调式沉淀链路 当现有技能库无法直接满足需求时，应先在 skill 层面声明当前没有可直接复用的现成 skill，并优先引导大模型先帮助用户解决问题本身，例如生成脚本、处理流程、输入输出约定、验证步骤等。只有在这些处理流程已经跑通、结果已验证后，才回调进入本技能，并提示用户是否根据之前的成功操作流程将其封装为 skill。

3. 生成后改写链路 当一个 skill 已经生成完成并经过基础校验后，如果用户随后又提供了一个新的成功流程、更新后的脚本或更合理的输入输出设计，不要默认忽略这些新信息；应主动询问用户，是否要以这个新的流程为指引，对刚生成的 skill 做一次最小改写；若用户确认，则优先进入生成器内部改写链路，以“保留原 skill 名称 + overwrite 重建”的方式做最小改写，而不是要求用户重新生成一个同义的新 skill。

因此，本技能不是默认优先入口，但也不再只局限于“任务完全结束后人工另起一轮对话”；它可以作为缺 skill 场景下的回调式沉淀终点。

此外，本技能提供一个最小“生成后再改写”的后续触发路径：

• 当一个 skill 已经生成完成后，如果用户随后又给出了新的成功流程、新的输入输出约定或新的脚本实现，可以询问用户：
• “是否要以这次新的流程作为指引，对刚生成的 skill 再做一次改写？”
• 若用户同意，则应进入生成器内部改写链路，对刚生成的 skill 做最小重写，而不是要求用户重新生成一个同义的新 skill。
• 详细依赖与调用关系见 references/rewrite_followup_internal.md。

在涉及安装、环境准备或可执行脚本验证时，优先完成最小必要依赖，再运行一个简单冒烟测试确认关键入口可执行、基础参数可解析、输出路径可写。若安装或测试失败，允许自动重试，单个阶段最多重试 5 次；若 5 次后仍失败，停止流程并把失败原因、失败步骤和最后一次错误返回给用户。

安装依赖或配置前置环境时，若不明确安装的流程或操作，需要调用网络工具获取安装指南或官方文档，或者直接调用搜索查询安装步骤，不要假设已经知道如何安装或配置。

路径规则