feat: skills i18n 改造(schemaVersion 1.1,零向后兼容) (#1)

* feat: skills i18n 改造 — schemaVersion 1.1,零向后兼容

把 21 个 skills + 1 个 agent + manifest/categories 全量迁移到 schemaVersion 1.1
的 i18n 结构,配套 CI AI 翻译流水线(GitHub Models)与本地工具链。

## 关键变更

### 数据结构(破坏性,schemaVersion 1.0 → 1.1)
- SKILL.md: 顶层 name 改为 ASCII slug(== 目录名,符合 agentskills.io 规范);
  中文显示名/short_desc/description 全部迁入 metadata.i18n.<locale>
- agents/<id>/agent.json: shortDesc/fullDesc/tags/persona.{role,traits} 迁入
  i18n.<locale>;changelog[].changes 改为 { <locale>: string[] } 对象
- categories.json: 每个分类的 label/description 迁入 i18n.<locale>,顶层只剩
  color/icon
- manifest.json: 加 supportedLocales / defaultLocale;顶层 description 迁入
  i18n.<locale>

### Body 文件结构
- 根 SKILL.md = frontmatter + default_locale (en-US) body
- SKILL.<locale>.md = 各 locale 的 markdown body(首行 <!-- locale: xx --> 自校验)

### 工具链(scripts/i18n/)
- glossary.json: zh→en 术语表 + do_not_translate 白名单
- schema/skill-frontmatter.schema.json: i18n frontmatter JSON Schema
- validate-i18n.py: 8 条校验规则(name 合规 / locale 完整性 / hash 一致性等)
- translate.py: GitHub Models / Anthropic 双 backend,sha256 增量翻译
- migrate.py: 一次性迁移脚本(旧格式 → i18n 结构)

### CI(.github/workflows/)
- i18n-validate.yml: PR 触发跑 validate + translate --check
- i18n-translate.yml: PR 触发用 GitHub Models(默认 openai/gpt-5-mini)翻译缺失
  locale,自动追加 commit;可切到 ANTHROPIC_API_KEY 走 Claude

### 文档
- docs/I18N.md: 作者贡献指南(schema 说明 / 提交流程 / 常见问题)
- README.md: 加多语言段落

## 验证

- uv run scripts/i18n/validate-i18n.py: OK,49 文件 0 错误
- uv run scripts/i18n/translate.py --check: 0 stale locale
- 21 skills 标题数 zh-CN == en-US 严格对齐(最大 66=66)
- skills-ref 规范校验:全部通过(顶层 name ASCII slug + description 单字段)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

* fix(i18n): 修复 PR #1 review 反馈的 6 项问题

- schema: translated_by 正则放宽为 ^(human|ai:[A-Za-z0-9._:/-]+)$,接受
  'ai:github:openai/gpt-5-mini' 这类 backend:model 形式(CI 翻译输出格式)
- README + docs/I18N.md: 修正"CI 用 Claude API"误导描述,正确说明默认是
  GitHub Models(openai/gpt-5-mini)+ GITHUB_TOKEN,可选切到 Anthropic
- skills/minimax-tts/SKILL.md & SKILL.zh-CN.md: 删除多余的 ``` 闭合,避免
  Markdown 后续渲染错乱
- skills/docx/SKILL.md: 翻译时丢失的 • Unicode escape 示例已恢复,
  与 zh-CN 版本对齐

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

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Co-authored-by: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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commit 1f7c8b9673
59 changed files with 10533 additions and 2014 deletions

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@@ -0,0 +1,252 @@
<!-- locale: zh-CN -->
# create-agent 技能
## L0一句话摘要
通过自然语言对话收集需求,调用 HTTP API 创建专业化的数字智能体。
## L1概述与使用场景
### 能力描述
create-agent 是一个**元技能Meta-Skill**,赋予 DesireCore 创建其他 Agent 的能力。它通过多轮对话收集用户需求,生成 persona 和 principles 内容,调用 `POST /api/agents` 完成创建。
### 使用场景
- 用户想要一个专业领域的数字助手(如法律顾问、财务分析师)
- 企业需要快速部署定制化的业务 Agent
- 开发者需要基于模板快速创建 Agent 原型
### 核心价值
- **降低门槛**:无需编程知识,用对话就能创建 Agent
- **专业化**:根据领域模板生成合适的 persona 和 principles
- **可治理**:创建的仓库符合 AgentFS v2 规范,支持版本管理
## L2详细规范
### 对话流程
```
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 意图识别 │ ──→ │ 需求收集 │ ──→ │ 内容生成 │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 回执生成 │ ←── │ API 创建 │ ←── │ 用户确认 │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
```
### 阶段 1意图识别
**触发条件**(任一满足):
- 用户明确说"创建一个 Agent"或"帮我做一个助手"
- 用户描述需要某领域的专业帮助,且当前 Agent 不具备该能力
- 用户询问"能不能帮我培养一个..."
**输出**:确认用户的创建意图,进入需求收集阶段。
### 阶段 2需求收集
**必填信息**
| 字段 | 说明 | 引导问题示例 |
| -------------- | ---------- | ------------------------------ |
| `name` | 智能体名称 | "你想给这个智能体起什么名字?" |
| `role` | 核心职责 | "它主要负责什么工作?" |
| `target_users` | 目标用户 | "谁会使用这个智能体?" |
| `domain` | 专业领域 | "它需要哪些专业知识?" |
**选填信息**
| 字段 | 说明 | 默认值 |
| ------------ | --------- | ---------------- |
| `style` | 沟通风格 | 根据领域模板决定 |
| `boundaries` | 禁区/红线 | 根据领域模板决定 |
| `language` | 主要语言 | 中文 |
**收集策略**
- 优先通过用户的自然描述推断信息
- 仅追问用户未提及的必填项
- 每轮最多追问 2 个问题
### 阶段 3内容生成
根据收集的需求,组装结构化的 persona 和 principles 数据。**不要输出原始 markdown**,而是按字段整理后向用户展示。
**Persona 字段**(所有字段均可选,未收集到的由系统自动补全):
| 层级 | 字段 | 说明 |
| ---- | --------------------- | --------------------------------------------- |
| L0 | — | 一句话核心身份 |
| L1 | `role` | 角色定位 |
| L1 | `personality` | 性格特征标签 |
| L1 | `communication_style` | 沟通风格 |
| L2 | — | 专业领域、核心价值观、决策偏好等free-form |
**Principles 字段**(同样全部可选):
| 层级 | 字段 | 说明 |
| ---- | ---------- | --------------------------------- |
| L0 | — | 一句话最高原则 |
| L1 | `must_do` | 必须做的事项 |
| L1 | `must_not` | 绝不做的事项(安全红线) |
| L1 | `priority` | 优先级排序 |
| L2 | — | 治理原则、升级规则等free-form |
**领域匹配参考**
| 领域关键词 | 推荐 personality | 默认 must_not |
| ---------------- | ------------------ | ---------------------------------- |
| 法律、合同、法务 | 专业、严谨、审慎 | 不提供诉讼代理、不替代正式法律意见 |
| 财务、会计、投资 | 精确、分析性、保守 | 不提供投资建议、不处理真实交易 |
| 代码、开发、架构 | 逻辑、务实、直接 | 不直接访问生产环境、不存储凭证 |
| 通用/其他 | 友好、有帮助 | 通用安全规范 |
### 阶段 4用户确认
向用户展示预览时,以自然语言/表格形式呈现各字段,**不要展示原始 markdown 源码**
> 即将创建智能体:
>
> **名称**:法律顾问小助手
> **描述**:专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体
>
> ---
>
> **人格设定**
>
> | 字段 | 内容 |
> | -------- | ------------------------------------------------ |
> | 核心身份 | 你是法律顾问小助手,专注于合同审查和法律风险评估 |
> | 角色定位 | 专注于合同审查和法律风险评估的数字法律顾问 |
> | 性格特征 | 专业、严谨、审慎 |
> | 沟通风格 | 准确使用法律术语,同时提供通俗解释 |
>
> **行为原则**
>
> | 字段 | 内容 |
> | -------- | ------------------------------------------------ |
> | 最高原则 | 以用户利益为最高优先级,不替代正式法律意见 |
> | 必须做 | 准确引用法律条文、标注不确定性、建议咨询专业律师 |
> | 绝不做 | 提供诉讼代理、替代正式法律意见、泄露用户咨询内容 |
> | 优先级 | 用户安全 > 准确性 > 效率 |
>
> ---
>
> 确认创建?(确认 / 修改 / 取消)
**"修改"分支处理**
用户选择"修改"时:
1. 询问用户要修改哪个字段(如"想修改哪一项?"
2. 用户指出要修改的字段(如"性格特征改成更活泼的"
3. Agent 重新收集该字段内容
4. 更新预览中的对应字段
5. 再次展示完整预览 → 重新进入确认流程
### 阶段 5调用 API 创建
**API 端点**`POST /api/agents`
**请求体**(结构化格式):
```json
{
"name": "法律顾问小助手",
"description": "专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体",
"persona": {
"L0": "你是法律顾问小助手,专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体。",
"L1": {
"role": "专注于合同审查和法律风险评估的数字法律顾问",
"personality": ["专业", "严谨", "审慎"],
"communication_style": "准确使用法律术语,同时提供通俗解释"
}
},
"principles": {
"L0": "以用户利益为最高优先级,不替代正式法律意见。",
"L1": {
"must_do": ["准确引用法律条文", "标注不确定性", "建议咨询专业律师"],
"must_not": ["提供诉讼代理", "替代正式法律意见", "泄露用户法律咨询内容"],
"priority": "用户安全 > 准确性 > 效率"
}
}
}
```
**最简创建**(只需 name其余全部自动生成
```json
{ "name": "我的助手" }
```
**基础创建**name + descriptiondescription 自动填充 persona L0
```json
{ "name": "法律顾问", "description": "专注合同审查" }
```
所有未提供的字段由系统自动补全为合理默认值。`persona``principles` 也支持传入原始 markdown 字符串(向后兼容)。
**可选**:如需指定 slug ID可根据 name 生成合理的 kebab-case slug如 "法律顾问" → "legal-advisor"),在请求体中附带 `"id": "<slug>"`。不指定时系统会自动从 name 生成。
**成功响应** (`201 Created`)
```json
{
"success": true,
"agentId": "fa-lv-gu-wen-xiao-zhu-shou",
"agent": {
"id": "fa-lv-gu-wen-xiao-zhu-shou",
"name": "法律顾问小助手",
"description": "专注于合同审查和法律风险评估的数字智能体",
"skillsCount": 0,
"toolsCount": 0,
"status": "offline"
}
}
```
响应中的 `agent` 字段包含创建后的智能体完整信息,可直接用于回执展示。
### 阶段 6回执生成
**回执报告**
创建成功后,以用户友好的方式呈现回执(不要暴露内部路径或技术细节):
> 智能体「法律顾问小助手」已创建成功!
>
> **下一步你可以**
>
> - 直接开始对话
> - 为它添加技能,让它更强大
> - 调整它的性格或行为规则
### 背景知识
> AgentFS 仓库结构、排查要点与受保护路径详见 `_agentfs-background.md` 和 `_protected-paths.yaml`。
### 错误处理
| 错误码 | 场景 | 处理方式 |
| ------ | ------------------------ | ---------------- |
| 400 | 缺少 name 或 ID 格式无效 | 提示用户检查输入 |
| 409 | Agent ID 已存在 | 建议使用其他名称 |
| 500 | 服务器内部错误 | 提示用户稍后再试 |
### 权限要求
- 建议优先通过 `Bash` 工具调用 curl 访问 Agent Service HTTP API 完成操作
- API 基础地址已注入到 system prompt 的「本机 API」小节直接引用即可
- 创建操作需要用户确认
### 依赖
- Agent Service HTTP API`POST /api/agents`
- System prompt 中的本机 API 地址声明