┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Level 1: 元数据 (Metadata)                                      │
│ • 始终加载到 System Prompt                                       │
│ • 约 100 tokens/skill                                           │
│ • 包含：技能名称 + 简短描述                                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓ 用户请求匹配时
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Level 2: 指令 (Instructions)                                    │
│ • 通过 read_skill 工具按需加载                                   │
│ • SKILL.md 的指令内容                                           │
│ • 包含：详细指令、代码示例、使用方法                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓ 需要更多信息时
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Level 3: 附加资源 (Resources)                                   │
│ • 通过 read_skill 工具加载特定文件                               │
│ • 补充文档、配置模板、脚本文件                                    │
│ • 通过 execute_skill_script 执行脚本                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

my-skill/
├── SKILL.md           # 必需：主文件（含 YAML frontmatter）
├── REFERENCE.md       # 可选：补充文档
├── templates/         # 可选：模板文件
│   └── config.yaml
└── scripts/           # 可选：可执行脚本
    ├── analyze.py
    └── generate.sh

---
name: pdf-processing
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.
---

# PDF Processing

This skill provides utilities for working with PDF documents.

## Quick Start

Use pdfplumber to extract text from PDFs:

```python
import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    text = pdf.pages[0].extract_text()
    print(text)

type AgentConfig struct {
    // ... 其他配置 ...

    // Skills 相关配置
    SkillsEnabled  bool     `json:"skills_enabled"`   // 是否启用 Skills
    SkillDirs      []string `json:"skill_dirs"`       // Skill 目录列表
    AllowedSkills  []string `json:"allowed_skills"`   // 白名单（空=全部允许）
}

{
  "skills_enabled": true,
  "skill_dirs": [
    "/path/to/project/skills",
    "/home/user/.agent-skills"
  ],
  "allowed_skills": ["pdf-processing", "code-review"]
}

{
  "skill_name": "pdf-processing",      // 必需：技能名称
  "file_path": "FORMS.md"              // 可选：相对路径
}

// 加载技能主内容
{"skill_name": "pdf-processing"}

// 加载补充文档
{"skill_name": "pdf-processing", "file_path": "FORMS.md"}

// 查看脚本内容
{"skill_name": "pdf-processing", "file_path": "scripts/analyze.py"}

{
  "skill_name": "pdf-processing",           // 必需：技能名称
  "script_path": "scripts/analyze.py",      // 必需：脚本相对路径
  "args": ["input.pdf", "--format", "json"] // 可选：命令行参数
}

根据公司政策[员工手册2024.pdf, 第15页]，年假申请需提前...

# 数据分析
echo '{"items": [1, 2, 3, 4, 5]}' | python scripts/analyze.py

# 格式转换（JSON 转 CSV）
echo '[{"name": "A", "value": 1}]' | python scripts/format_converter.py --to csv

# 信息提取
echo "2024年销售额为100万元" | python scripts/extract_info.py

Stage 1: 上下文收集 (Context Gathering)
        ↓
Stage 2: 细化与结构 (Refinement & Structure)
        ↓
Stage 3: 读者测试 (Reader Testing)

skills/preloaded/
├── citation-generator/
│   └── SKILL.md
├── data-processor/
│   ├── SKILL.md
│   └── scripts/
│       ├── analyze.py
│       ├── format_converter.py
│       └── extract_info.py
├── doc-coauthoring/
│   └── SKILL.md
├── document-analyzer/
│   └── SKILL.md
└── summary-generator/
    └── SKILL.md

# 以下模式会被拦截
curl ... | bash           # 下载并执行
wget ... | sh             # 下载并执行
eval()                    # 动态代码执行
exec()                    # 命令执行
os.system()               # 系统命令执行
subprocess.Popen(shell=True)  # Shell 命令执行

# 以下模式会被拦截
base64 -d                 # Base64 解码执行
echo ... | base64 -d      # 管道解码
xxd -r                    # Hex 解码

# 以下模式会被拦截
__import__()              # 动态导入
pickle.load()             # 反序列化（可执行任意代码）
yaml.load()               # 不安全的 YAML 加载
yaml.unsafe_load()        # 显式不安全加载

type ValidationError struct {
    Type    string // 错误类型：dangerous_command, dangerous_pattern, arg_injection 等
    Pattern string // 匹配到的模式
    Context string // 上下文信息
    Message string // 人类可读的描述
}

security validation failed [dangerous_command]: Script contains dangerous command: rm -rf / (pattern: rm -rf /, context: ...cleanup && rm -rf / && echo done...)

// 创建校验器
validator := sandbox.NewScriptValidator()

// 校验脚本内容
result := validator.ValidateScript(scriptContent)
if !result.Valid {
    for _, err := range result.Errors {
        log.Printf("Security error: %s", err.Error())
    }
    return errors.New("script validation failed")
}

// 校验命令行参数
argsResult := validator.ValidateArgs(args)

// 校验标准输入
stdinResult := validator.ValidateStdin(stdin)

// 或一次性校验全部
fullResult := validator.ValidateAll(scriptContent, args, stdin)

# 方式一：直接拉取
docker pull wechatopenai/weknora-sandbox:latest

# 方式二：本地构建
sh scripts/build_images.sh -s

# Docker 执行示例
docker run --rm \
  --user 1000:1000 \
  --cap-drop ALL \
  --read-only \
  --memory=256m \
  --network=none \
  -v /path/to/skill:/skill:ro \
  -w /skill \
  wechatopenai/weknora-sandbox:latest \
  python scripts/analyze.py input.pdf

type Manager interface {
    // 初始化，发现所有 Skills
    Initialize(ctx context.Context) error
    
    // 获取所有 Skill 元数据（Level 1）
    GetAllMetadata() []*SkillMetadata
    
    // 加载 Skill 指令（Level 2）
    LoadSkill(ctx context.Context, skillName string) (*Skill, error)
    
    // 读取 Skill 文件内容（Level 3）
    ReadSkillFile(ctx context.Context, skillName, filePath string) (string, error)
    
    // 列出 Skill 中的所有文件
    ListSkillFiles(ctx context.Context, skillName string) ([]string, error)
    
    // 执行 Skill 脚本
    ExecuteScript(ctx context.Context, skillName, scriptPath string, args []string) (*sandbox.ExecuteResult, error)
    
    // 检查是否启用
    IsEnabled() bool
}

type Skill struct {
    Name         string // 技能名称
    Description  string // 技能描述
    BasePath     string // 目录绝对路径
    FilePath     string // SKILL.md 绝对路径
    Instructions string // SKILL.md 主体指令内容
    Loaded       bool   // 是否已加载 Level 2
}

type SkillMetadata struct {
    Name        string // 技能名称
    Description string // 技能描述
    BasePath    string // 目录路径
}

type ExecuteResult struct {
    ExitCode int           // 退出码
    Stdout   string        // 标准输出
    Stderr   string        // 标准错误
    Duration time.Duration // 执行时长
    Error    error         // 执行错误
}

用户: "帮我从 report.pdf 提取表格数据"

Agent 思考:
  → 查看 System Prompt 中的 Skills 列表
  → 发现 "pdf-processing" 技能匹配

Agent 行动 1: 调用 read_skill
  → {"skill_name": "pdf-processing"}
  → 获取 SKILL.md 指令内容
  → 学习如何使用 pdfplumber

Agent 行动 2: 调用 execute_skill_script
  → {"skill_name": "pdf-processing", 
     "script_path": "scripts/extract_text.py",
     "args": ["report.pdf"]}
  → 脚本在沙箱中执行，返回提取的表格数据

Agent 回复:
  → 向用户展示提取的表格数据
  → 提供数据使用建议

# 运行 demo 验证
go run ./cmd/skills-demo/main.go