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Muse 编排 Skill 索引
业务发现合同：主代理与业务编排按本索引的
skill_file读取对应SKILL.md。编排 Skill 不进入 Agent 框架的运行期 catalog；物理位置完全取自 manifest 的skill_path。
本索引只登记三字段：skill_name、skill_file、skill_description。分类字段与责任方仍以 lifecycle/quality/harness/manifests/skills.json 为准，由 muse/lifecycle/quality/harness 机械校验。
本文件由 muse/lifecycle/quality/harness/skills_index.py --write 生成，手改会被覆盖；按生命周期分域，共 43 个编排 skill。
0 平台底座
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| access-database | muse/authority/evidence/skills/access-database/SKILL.md |
通过唯一受控入口查询或修改 muse-example PostgreSQL，并应用可审计 DDL。主会话或 Skill 需要通用数据库访问时使用；专用导入、嵌入和检索仍走各自 Skill，禁止裸连和一次性脚本。 |
| call-content-model | muse/platform/llm/skills/call-content-model/SKILL.md |
通过 New-API 的统一治理入口调用内容模型，执行额度窗口、模型降级、重试和 JSON 提取。清洗、拆书或知识审核需要 MiniMax 等内容模型时使用；不得裸调外部服务。 |
| dispatch-agent-task | muse/lifecycle/dispatch/skills/dispatch-agent-task/SKILL.md |
把冻结角色任务包派发给 Agent 框架子代理执行并自动留痕：注入角色 prompt 与输出 Schema、按白名单开放工具、归一框架事件流写入代理事件账本，结构化输出经 Draft 2020-12 校验后返回回执。当前生产入口使用 Pi；DSH headless 仅有独立的无工具 fresh 对照适配器，尚未接入本 Skill 的生产派发。执行 writer/planner/detector/judge/extractor 角色任务时使用；不经框架的直接 HTTP 批处理走 execute-role-task；本 Skill 不做补证、重写等业务决策。 |
| execute-role-task | muse/platform/llm/skills/execute-role-task/SKILL.md |
以冻结 RoleExecutionProfile 运行一次不经框架的直接 HTTP 角色调用，校验模型策略、期限、预算、结构和输入输出哈希并返回 RoleExecutionReceipt。writer、planner、extractor、detector 或 judge 的无工具批处理需要直接模型调用时使用；需要框架原生 ReAct/工具循环的子代理执行走 dispatch-agent-task；能力探针刷新交给 refresh-runtime-probe，本 Skill 不负责保存 raw、登记运行或裁决业务结果。 |
| record-run-evidence | muse/authority/evidence/skills/record-run-evidence/SKILL.md |
记录模型调用、运行登记、不可变回执、CAS revision 和受控 raw 证据。执行器或业务 Skill 需要持久化一次运行、追加失败证据、补回执引用或管理 raw 备份时使用；不负责调用模型或裁决内容质量。 |
| refresh-runtime-probe | muse/platform/llm/skills/refresh-runtime-probe/SKILL.md |
通过 execute-role-task 用当前 writer 提示词、结构和档案实跑一次极小合成角色任务，刷新运行探针记录与自哈希并把完整配置写到新文件。角色合同或运行时、模型策略版本变化导致执行门失败时使用；不就地覆盖原配置，不把离线预览伪装成成功证明。 |
1 素材导入与拆解
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| backup-work-extraction | muse/content/entity/skills/ingest/backup-work-extraction/SKILL.md |
对单本作品的 upgrade_book 派生状态做七域一致性备份、离线复验、回滚演练与精确恢复。需要在重置或高危维护前留下可复验快照、或需要把作品抽取状态恢复到某个备份点时使用；不负责重置、定向修复和正常按窗抽取。 |
| clean-book-text | muse/content/entity/skills/ingest/clean-book-text/SKILL.md |
识别并删除参考书或旧稿中的广告、水印、作者拉票和乱码噪声，同时保留逐段审计。静态导入后仍有语义垃圾时使用；模型只提候选，确定性守卫决定是否删除，绝不改写正文。首次 txt 分章落库归 import-book；本 Skill 只在已有 block 上做语义噪声清洗。 |
| deconstruct-book | muse/content/entity/skills/ingest/deconstruct-book/SKILL.md |
从完整存量作品逆向拆出章节细纲、阶段大纲、实体线索和脱敏写作范式。需要解析用户旧稿或参考书全书时使用；不负责把作品面知识按窗升格，也不确认产物。 |
| extract-work-knowledge | muse/content/entity/skills/ingest/extract-work-knowledge/SKILL.md |
将已完成拆解的作品正文按窗口抽取为 upgrade_book 实体、关系与演变草稿。作品完成拆书后需要建立本书知识面、续跑抽取窗口或查看抽取进度时使用；备份/恢复归 backup-work-extraction，全量重置归 reset-work-extraction，定向修复/迁移归 repair-work-extraction，本 Skill 不负责这三类维护。 |
| import-book | muse/content/entity/skills/ingest/import-book/SKILL.md |
将参考书或用户旧稿 txt 确定性分章并写入作品、章节、正文 block 和来源档案。首次导入完整书稿或明确重导时使用；不调用模型、不改写正文。导入后散落广告/乱码/拉票等语义噪声归 clean-book-text，本 Skill 不做 M3 探测删除。 |
| inspect-parse-health | muse/content/entity/skills/ingest/inspect-parse-health/SKILL.md |
只读体检拆书与升格两条管线的终态，并导出范式卡与升格实体卡样张。需要在一批跑完后机械核对章级细纲、窗级大纲、范式出卡和作品面升格四层健康度、或需要呈报样张时使用；不负责解析、抽取和任何修复动作。 |
| repair-work-extraction | muse/content/entity/skills/ingest/repair-work-extraction/SKILL.md |
对已有 upgrade_book 抽取结果做定向修复与存量迁移，包括 legacy failed 窗口恢复、单卡质量修复、presence 重复清理、存量窗口章号定位和存量回洗。需要修补个别窗口或行而不是重跑全书时使用；正常按窗抽取归 extract-work-knowledge，全量重置归 reset-work-extraction，备份恢复归 backup-work-extraction。 |
| reset-work-extraction | muse/content/entity/skills/ingest/reset-work-extraction/SKILL.md |
全量重抽前预览或清空单本作品的 upgrade_book 派生状态，把窗口退回 pending。需要对一本书重新跑一遍作品面抽取时使用；正常按窗抽取归 extract-work-knowledge，定向修复归 repair-work-extraction，备份恢复归 backup-work-extraction。 |
2 知识与上下文供给
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| assemble-context | muse/lifecycle/context/skills/assemble-context/SKILL.md |
按冻结点从 PostgreSQL 读取可信来源，组装可审计上下文，并为 writer、detector、judge、planner 或 extractor 生成最小投影。创作或评测调用模型前需要受控上下文时使用。 |
| embed-knowledge | muse/lifecycle/context/skills/embed-knowledge/SKILL.md |
使用固定 Qwen3 嵌入模型将知识草稿或实体批量写入 pgvector，并按内容哈希幂等处理 owner 与版本。知识行需要建立或刷新检索向量时使用；不嵌入参考书全文。 |
| extract-chapter-knowledge | muse/content/entity/skills/extract/extract-chapter-knowledge/SKILL.md |
从已接受章节抽取实体、关系、事件和叙事状态草稿，并提出既有知识更新。正文进入 Canonical 后需要章后增量知识时使用；只产草稿，不自动确认知识。 |
| freeze-context | muse/lifecycle/context/skills/freeze-context/SKILL.md |
将截至指定章号的来源冻结为可重复清单，并校验授权、版本、未来信息泄漏和只读原文装载。上下文组装或回放评测需要稳定时间边界时使用；不调用模型、不写正式数据。 |
| review-knowledge-cards | muse/content/entity/skills/review/review-knowledge-cards/SKILL.md |
以三种编辑视角审核公共知识卡的成立性、创作可用性和跨书复用性，并写回 pass、revise 或 reject。拆书产出公共卡后使用；不负责生成卡或确认作品私有知识。 |
| search-knowledge | muse/lifecycle/context/skills/search-knowledge/SKILL.md |
将创作意图嵌入后从 pgvector 召回知识，并按绑定、状态和 aiContext 权限裁剪结果。管理审查或上下文组装需要知识候选时使用；不返回参考书全文，不绕过作品绑定。 |
3 概念与前期设计
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| design-story-foundation | muse/lifecycle/flow/skills/book/design-story-foundation/SKILL.md |
在正式规划前固化作品根设定，按固定三级章节树生成可比较的前期设计候选。用户仍在单文档前期设计阶段时使用；不写正文、不落库、不替用户定稿。不适用于合并多案（归 merge-story-candidates）或正式规划落库（归 plan-story）。 |
| merge-story-candidates | muse/lifecycle/flow/skills/book/merge-story-candidates/SKILL.md |
把多份已完成的前期设计候选逐章串行统合成一份新候选，一级章节一个 fresh 代理，权威顺序固定为根设定优先。用户明确要求综合多案时使用；不生成候选、不做机械门校验、不改前期设计 SoT。 |
4 结构与规划
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| plan-chapter | muse/lifecycle/flow/skills/chapter/plan-chapter/SKILL.md |
根据已确认规划、叙事状态和冻结事实生成下一章结构细纲草稿。正文生成前需要明确章目标、事件因果、出场实体、伏笔动作和章末钩子时使用；不写正文、不读取目标章答案。书级设定/大纲/装配归 plan-story；本 Skill 是 section_type=fine_outline 的唯一写入方（经 persist_planning.py --owner-skill plan-chapter）。 |
| plan-story | muse/lifecycle/flow/skills/book/plan-story/SKILL.md |
按正式 schema 生成或修订作品设定包、大纲、知识卡、状态和装配草稿。前期方向已由用户选定并进入正式规划，或续作需要调整规划时使用；不写正文，未确认产物不进入生成上下文。单章 fine_outline（含 writer 硬依赖字段）只归 plan-chapter；本 Skill 不得写入 section_type=fine_outline。 |
5 正文写作与呈现
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| expand-scene | muse/content/work/skills/generate/expand-scene/SKILL.md |
在既有场景内补充动作链、对话潜台词、感官细节和环境互动。用户认为某个场景过薄并明确要求扩写时使用；不新开场景、不改落点、不夹带新设定。点名改情节/翻案归 rewrite-selection；只修语病/标点/节奏归 polish-prose；AI 味须先 diagnose-ai-flavor，本槽不得绕过。 |
| polish-prose | muse/content/work/skills/generate/polish-prose/SKILL.md |
修正候选或既有正文的错字、语病、标点、节奏和角色声音指纹（非规则级去 AI 味）。用户只要求改善表达层时使用；不得改变情节事实、场景结构或对白语义。场景加厚归 expand-scene；点名改范围/翻案归 rewrite-selection；AI 味检测与修订归 diagnose-ai-flavor → revise-ai-flavor，本 Skill 不得自称去 AI 味入口。 |
| rewrite-selection | muse/content/work/skills/generate/rewrite-selection/SKILL.md |
按用户意见重写指定段落或场景，并校验范围、事实锚和版本。用户明确点名修改范围时使用；范围外原文不动，不顺手改规划或知识卡。场景过薄只加厚归 expand-scene；只修表达层归 polish-prose；AI 味须先 diagnose-ai-flavor，本槽不得绕过。 |
| write-next-chapter | muse/content/work/skills/generate/write-next-chapter/SKILL.md |
按已确认细纲、冻结事实和动态篇幅合同生成下一整章候选。作品需要续写下一章且输入合同完整时使用；不自行检索、不改规划、不把候选直接写入 Canonical。 |
6 检测、评分与诊断
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| adjudicate-quality-gate | muse/lifecycle/quality/skills/mechanical/adjudicate-quality-gate/SKILL.md |
从不可变逐层回执构建 Gate 输入，并按父仓专题-04 的固定顺序产出 Gate A/B 终态与可核验 receipt。回放评测收集完逐样本脱敏结果、需要一个不可协商的通过/不通过裁决时使用；不评分、不改样本、不放宽阈值。 |
| check-content-consistency | muse/lifecycle/quality/skills/semantic/check-content-consistency/SKILL.md |
检查正文或细纲候选的结构、事实、角色状态、能力代价、伏笔和证据缺口。候选进入用户决策或独立评分前使用；只产检测报告，不修改候选。 |
| evaluate-frozen-replay | muse/lifecycle/quality/skills/replay/evaluate-frozen-replay/SKILL.md |
编排细纲隔离回放：把参考作品冻结到 as_of 章号，跑三臂 planner、盲 detector 与双盲 judge，产出可审计的逐样本结果。需要验证知识或上下文方案对细纲质量是否有增益时使用；阻断未来信息、未授权来源和不可接受的候选流入生产。 |
| load-replay-reference-work | muse/lifecycle/quality/skills/replay/load-replay-reference-work/SKILL.md |
在单个只读事务内从实验库装配正文回放的真实临时配置：来源证明、授权快照、目标 scaffold 拆分、冻结历史与预注册卡，写到仓库外临时文件。回放要从仓内合成夹具切到真实作品时使用；只 SELECT，不查询目标章正文，不把原书写进 Git。 |
| optimize-content-quality | muse/lifecycle/quality/skills/judge/optimize-content-quality/SKILL.md |
根据 score-content-quality 的独立评分，锁定最低质量维度并归因到 prompt、上下文或设定层，只出单变量改进建议。候选稳定不达标且需要定位改进来源时使用；不执行重生成、不改 rubric、不自行提交代码。 |
| replay-writer-gate | muse/lifecycle/quality/skills/replay/replay-writer-gate/SKILL.md |
执行正文 A/B/C 三臂隔离回放：构造并校验三臂 WriterContext、跑写手与盲评、结算预算与 raw 租约，产出逐样本脱敏结果。需要用真实作品验证卡索引对正文质量是否有增益时使用；不产生 Gate 终态，不把原书正文写进仓库。 |
| score-content-quality | muse/lifecycle/quality/skills/judge/score-content-quality/SKILL.md |
按独立 rubric 评分在线正文、正文回放或细纲回放，产出逐维分数、引文证据与理由。候选交付用户前或回放实验需要独立质量判断时使用；只评分不裁决——集合级通过/不通过归 adjudicate-quality-gate；不改候选、不放宽阈值。 |
7 去 AI 味与人感
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| capture-ai-flavor-cases | muse/lifecycle/quality/humanization/skills/capture-ai-flavor-cases/SKILL.md |
从已有作品或创作反馈中抽取可复核的 AI 味案例卡，保留来源哈希与位置并做来源重验证。需要反向积累人感样例、记录一次写作事故或批量回填既有作品时使用；不做标注确认与规则升格，不直接修改正文、范式或生产规则。 |
| diagnose-ai-flavor | muse/lifecycle/quality/humanization/skills/diagnose-ai-flavor/SKILL.md |
技能 3 诊断：对目标正文跑 active 规则库，产出带精确片段与证据的发现清单，检测完成自动落库。只查不改；没有本产物，revise-ai-flavor 拒绝启动。 |
| establish-voice-baseline | muse/lifecycle/quality/humanization/skills/establish-voice-baseline/SKILL.md |
技能 1 定基线：作品建立或新角色登场时，把已确认正文与作者样张产出的声音账做结构校验、grounding 门后版本化落库。不产正文；是修订门禁与前置预防的对照物。 |
| prevent-ai-flavor | muse/lifecycle/quality/humanization/skills/prevent-ai-flavor/SKILL.md |
技能 2 前置预防：生成前组装写作上下文合同——active 规则的负约束（附反例）加声音账的正样例与保护项。不碰正文，只供上下文组装消费。 |
| promote-ai-flavor-rule | muse/lifecycle/quality/humanization/skills/promote-ai-flavor-rule/SKILL.md |
把已标注的 AI 味案例卡沿 canonical→样例→规则候选→评测→激活的升格链推进，并负责降级。需要确认案例卡、投影四类样例、归纳规则候选、跑合同回放或审批激活时使用；不做案例采集与扫描，也不改正文。 |
| revise-ai-flavor | muse/lifecycle/quality/humanization/skills/revise-ai-flavor/SKILL.md |
技能 4 修订：在诊断产物与作者同意之上执行最小 patch，过硬门、复扫与成对选择校验，产出候选稿与审计报告。没诊断不启动；人不点头永远是候选。 |
8 候选主权与落库
| skill_name | skill_file | skill_description |
|---|---|---|
| confirm-knowledge-draft | muse/content/entity/skills/sovereignty/confirm-knowledge-draft/SKILL.md |
用户明确确认后把知识草稿翻成作品正式知识面，写入实体或关系、绑定知识库并迁移向量 owner。抽取或拆书产出的卡需要转正时使用；不处理正文候选、规划确认和冲突裁决。 |
| decide-candidate | muse/content/work/skills/sovereignty/decide-candidate/SKILL.md |
据用户明确指令接受、合并或丢弃 Shadow 正文候选并更新 Canonical。仅主会话在用户决定后调用；知识卡归 confirm-knowledge-draft，规划归 plan-story。 |