核心定位
skill-sub 是一款面向 AI 智能体的调用链编排引擎，既是调用链的可视化编辑器，也是粗粒度任务规划器。其核心使命在于解决「多 Skill 协作」场景下的执行顺序规划、流程缺口填补与自动化编排问题。
核心用法
三步完成调用链编排：
1. 初始化：chain_manager.py init 建立工作空间
2. 创建调用链：通过 JSON 定义 Skill 步骤与粘连点（Adhesion Point），支持 30 层嵌套深度
3. 生成执行计划：chain_executor.py plan 输出可直接执行的指令序列，支持 Dry-Run 模拟
进阶编排能力：
- 循环结构：
for_each批量迭代、while条件循环（默认 max 10 次） - 分支判断：
if-else条件执行，按环境/状态动态路由 - 粘连点自愈：自动扫描新 Skill 填补历史缺口，保证调用链不断
显著优点
| 优势 | 说明 |
|------|------|
| **渐进式加载** | 核心文档 ≤230 行，详细内容按需加载，降低认知负担 |
| **三层回退策略** | 执行失败时自动降级：重试 → 粘连点方案 → 人工介入 |
| **版本与备份** | 自动备份机制，支持历史版本恢复 |
| **强制规范拦截** | 定时任务必须现场注册，杜绝「下次再配」的遗漏风险 |
潜在局限
- 场景约束：不适合单 Skill 任务、一次性操作或高度动态流程（步骤每次变化）
- 硬性上限：最大 30 层步骤（含嵌套）、粘连点占比超 30% 告警、禁止连续粘连点
- 外部依赖：需配合具体 Skill 生态使用，本身不提供业务逻辑能力
适合人群
- 需要编排 2+ 个 Skill 形成固定工作流的开发者/AI 团队
- 追求流程可复用、可版本化、可自动化的运维/DevOps 场景
- 需要人工审批节点嵌入自动化流程的企业级用户
常规风险
| 风险点 | 缓释措施 |
|--------|---------|
| 调用链配置错误导致执行中断 | 内置校验器，创建时即提示「连续粘连点」「依赖不存在」等错误 |
| 循环失控 | 强制 `max_iterations` 上限，超限时触发 `on_max_iteration` 处理 |
| 敏感操作未经审批 | 粘连点强制要求至少一个 `manual` 方案，阻断全自动执行 |
安全与可信度
- 权限等级：LOW（无敏感访问、无关键写入）
- 外部数据目录：隔离存储，降低数据泄露风险
- 触发机制：明确的正向/负向触发词，避免误激活