6.8 KiB
Worker Skill 格式
1. 定位
Worker Skill 服务 Worker Agent：规定 读哪些 tag、写哪些 tag、怎么做 本阶段产出。
Worker 从属于某一个总管 Skill 包，不与其它 skill 共享。
总管：run_worker(write-rules)
→ Runtime 读 workers/write-rules/SKILL.md 的 inputTags / outputTags
→ 从黑板取匹配条目 → Worker 执行 → 写回 outputTags
规格背景见 docs/tag-blackboard.md、docs/context-assembly.md。
2. 存储位置
skills/novel/weird-rules-short/
├── orchestrator.md
└── workers/
├── write-rules/SKILL.md
└── review-infer/SKILL.md
- 目录名 = 包内 worker id。
- 文件统一
SKILL.md。 - 没有 全局共享 worker 目录。
3. Frontmatter
---
id: write-rules
skill: weird-rules-short
name: 规则与解析创作
description: >-
从 需求.核心要点 推演内部核心，产出规则与说明。
version: 1
inputTags:
- "需求.核心要点"
- "验收.读者视角.记录"
- "验收.作者视角.记录"
- "用户.修改说明"
outputTags:
- "核心.危险.隐藏"
- "规则.草稿"
- "规则.说明.草稿"
inputMerge: latest
---
| 字段 | 用途 |
|---|---|
id |
包内 skill id，与 manifest 注册表一致 |
skill |
所属 orchestrator 包 name |
inputTags |
Runtime 从黑板取数的 tag（精确或 前缀.*） |
outputTags |
允许写回的 tag；Runtime 校验 |
inputMerge |
可选，latest（默认）或 concat |
contextSegments |
可选，上下文拼接：上半 static、下半 dynamic（见 §3.1） |
contextIsolation |
可选：none | role_pov | blind_review |
3.1 contextSegments（上下文拼接）
见 docs/context-assembly.md。示例：
contextSegments:
- id: brief
tier: static
tags: ["book.brief"]
label: "## 创作需求"
- id: history
tier: dynamic
tags: ["运行.事件流"]
policy: tail_lines_80
- id: turn
tier: dynamic
tags: ["可见信息", "用户.最新输入"]
label: "## 本轮"
未声明时 Runtime 回退为 JSON inputs（当前实现）。
review-infer 示例（不得读隐藏核心）：
inputTags:
- "需求.核心要点"
- "规则.草稿"
- "规则.说明.草稿"
outputTags:
- "验收.读者视角.记录"
review-author 示例（可读隐藏核心）：
inputTags:
- "需求.核心要点"
- "核心.危险.隐藏"
- "规则.草稿"
- "规则.说明.草稿"
outputTags:
- "验收.作者视角.记录"
4. 正文章节
# 标题
## 角色与口吻
## 能力范围 # 能做什么 / 不能做什么
## 思维链与自检
## 上下文用法 # 各 inputTag 如何使用（不重复 frontmatter 列表）
## 输出格式 # 各 outputTag 的 content 格式
## 示例 # 可选
正文中用 tag 名 指代上下文，例如「读 需求.核心要点」而非旧 key book.brief。
评估类 Worker
总管 orchestrator 只写：rules 确认后 → run review-infer。
本 SKILL 写 评估怎么做、verdict 写入 验收.*.记录 的 JSON 形状等。
用户回合 worker（user-turn）
用途： 该环节 完全由用户输入 组成，LLM 不替用户选行动（21 点玩家、线下人类一方等）。
与 role-decide 的区别：
| role-decide | user-turn | |
|---|---|---|
| 决策 | LLM 产出 .思考 + .行动 |
用户经 ask_user 提供；worker 只写 .行动 |
| LLM | 需要 | 仅需展示/校验/格式化（可无生成模型） |
frontmatter 示例：
id: user-turn
skill: blackjack-roleplay
name: 用户回合
description: 展示局面，收集用户合法行动，写入角色.用户.行动
inputTags:
- "角色.用户.可见信息"
- "场景.公开叙述"
outputTags:
- "角色.用户.行动"
SKILL 正文要点：
## 角色
你是 **用户操作的采集器**，不是玩家 AI。禁止替用户选择行动。
## 执行
1. 读可见信息与合法行动集
2. ask_user：简短展示局面 + 列出可选行动
3. 校验用户输入是否在合法集内；不合法则再问
4. 写 `角色.用户.行动`（行动选择 + 可选说话）
## 禁止
- 调用 LLM 模拟用户策略
- 写入 `.思考`（用户无内心 tag，或仅 UI 留空）
编排：总管在轮到用户时 run_worker(user-turn)；world-engine 与 role-decide 同一套 读 .行动 规则。
5. 运行时输出协议
Worker LLM 返回 JSON（Phase A）；Phase B 改为 tool call。语义不变：
{
"outputs": {
"规则.草稿": "...",
"规则.说明.草稿": "..."
},
"summary": "50字以内摘要",
"askUser": null
}
outputs的 key 必须是 outputTags 中的 tag（或与 tag 一一映射的别名，由 Runtime 归一化）。- 缺信息时
askUser提问，不臆造。
Runtime 写黑板：
{
id: "...",
tag: "规则.草稿",
content: "...",
source: "write-rules",
}
6. ask_user
任何 worker 可中途提问。Runtime 暂停并保存 resumeContext（workerId 等）；恢复时 重新 从 SKILL 读 inputTags，不依赖总管。
7. 命名原则
Worker id 按 本包流程职责 命名，包内唯一：
| 包 | worker id | 职责 |
|---|---|---|
| weird-rules-short | write-rules | 写规则 |
| weird-rules-short | review-infer | 读者视角验收 |
| novel-standard | outline | 大纲 |
不要设计全局共享 worker id。
8. 与代码的关系
| 文档 | 代码 |
|---|---|
| frontmatter inputTags / outputTags | src/skills/loader.ts → ParsedWorkerSkill |
| 运行时取数 | src/worker/executor.ts |
| 角色 worker 独立 LLM | llmProfileId / llm-bindings.yaml |
当前代码仍为旧 inputKeys / outputKeys 模型；迁移以 tag-blackboard.md 为准。
9. Worker 独立 LLM（可选，预留多 AI 博弈）
默认：worker 与会话 同一 ApiProfile（设置页当前选中的 profile）。
9.1 Worker SKILL frontmatter
llmProfileId: "<profiles.json 中的 ApiProfile.id>"
省略 = 走 skill 包 llm-bindings.yaml 或会话默认。
9.2 Skill 包 llm-bindings.yaml
defaultProfileId: null # null = 会话默认
workers:
world-engine: {}
role-decide:
byRole:
A: "<profile-id-1>"
B: "<profile-id-2>"
Runtime 解析顺序见 src/skills/worker-llm.ts。
role-decide 按 slots.世界.当前角色.id 匹配 byRole。
9.3 设计意图
- 配置仍在 profiles.json（或 .env），不在 SKILL 里写密钥
- 同一 skill 可让不同角色用不同模型/API，实现真实多 agent 博弈
- 总管 LLM 不受 worker 绑定影响（始终会话默认）