技能库审计与清理

对 WorkBuddy 已注册技能做全量盘点、分类、清理。核心原则：归档制，永不 rm。

1. 数据源（关键：usage-log 才是使用证据）

坑：文件 mtime 只是安装/更新时间，不能当「最近使用时间」用。 只有 usage-log 里出现过的技能才算真的用过。

2. 执行流程

Step 1 — 扫描

PY="C:/Users/USER/.workbuddy/binaries/python/versions/3.13.12/python.exe"
"$PY" scripts/scan_skills.py > skills.json 2> err.txt

解析每个 SKILL.md 的 frontmatter（name / description / version）+ mtime + 体积 + 文件数。 注意：多值 description 有 | 和 >- 两种写法，简单正则只取首行会截断， 被截断的几个要单独 head -30 读全文。

Step 2 — 计算真实注册条目数

磁盘上的 SKILL.md 数量 ≠ 注册进上下文的条目数。以 system prompt 的 <available_skills> 列表为准核对。市场索引（marketplaces 下）不计入。

Step 3 — 分类判定

必须查的三类冲突：

1. 功能重复组 —— 挑出「描述重叠」的技能组，每组只留一个（留更完整 / 有使用记录的那个）。
2. 同名重复 —— 用户级与插件级同名（如 humanizer-zh），会在列表里出现两次。
3. description 规则冲突 —— 某个技能写了「所有 X 操作必须通过此 skill」，会劫持同类技能的路由，必须改写。

Step 4 — 分层处置

按性价比排序执行（收益最大优先）：

Step 5 — 产出

• 审计报告（清单 + 分类 + 场景矩阵 + 启用规则 + 执行指令）
• execute_cleanup.sh（分 tier 执行，默认 dry-run，支持 --rollback）
• skill_toggle.sh（冷库 on/off/status）
• inventory CSV

3. 冷库机制

~/.workbuddy/skills_cold/<name>    # 不注册
~/.workbuddy/skills/<name>          # 注册
bash scripts/skill_toggle.sh on  <name>   # 挂载
bash scripts/skill_toggle.sh off <name>   # 卸载
bash scripts/skill_toggle.sh status

4. 硬约束

1. 永不 rm —— 全部用 mv 归档，回滚就是把目录 mv 回来。
2. 改 settings.json / SKILL.md 前先备份 .bak-<YYYYMMDD>。
3. 默认 dry-run —— 脚本无参数时只打印预览，必须显式传 tier 参数才动手。
4. 内置 seed 技能不可禁 —— wb-finance-skill / cloudstudio-deploy / geo-map-compliance-guard 等在 plugins/cache 下且不在 enabledPlugins 管控内， 移动会破坏插件缓存，只能接受。
5. 禁用插件前先确认替代路径 —— 例如禁 tencent-docx 前要确认 tencent-docs-routing + tencent-local-office-edit 能覆盖 Word 需求。

5. 复核节奏

每 30 天读一次 usage-log.json：

• 常驻技能连续 30 天 0 次 → 降入冷库
• 冷库技能连续两季度 0 次 → 归档删除

6. 2026-08-30 基线

78 条 → 约 36 条（磁盘上界 43，-54%）。

已执行：归档 agent-browser-core / browser-skill / memory-setup__skillhub / dist； 冷库 expert-behavior-calibration / hongzhua-ruanzhu__skillhub； 禁用 tencent-docx(13) / weixinpay(3) / tabbit(1)；改写 web-access 冲突描述。 待用户：断开飞书连接器（-27）。

用户决策偏好（重要）

不要为了去重而精简数学建模相关技能。 用户明确要求保留：

• 科研画图双件套（scipilot-figure-skill + figure-generation）
• 自我改进双件套（darwin-skill + self-improving-agent__skillhub）
• 全部数学技能常驻（data-science-stack / heuristic-algorithms / pyomo / mathmodel-latex-skill）， 包括零使用的，也不进冷库

理由推断：数模竞赛场景下，宁可多几个同类技能做交叉验证，也不愿在关键题上缺工具。 下次审计默认沿用这条约束，除非用户改口。