feat：优化执行步骤

app/agent/skills.py

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-"""skill 渐进式加载：目录追加到系统提示，正文和附件由模型用 read_file 按需读取
+"""skill 正文直接写进系统提示
 
-加载、解析和校验都由 Deep Agents 的 SkillsMiddleware 完成，这里只有配置
+skill 总共几 KB，每次调用都会命中提示缓存；如果让模型自己 read_file，每个请求要多 2 次串行调用，
+每次几秒，比多带这几 KB 贵得多。需要附件（references/）的 skill 出现后，再改回按需读取
 """
 
 from pathlib import Path
 
-from deepagents.backends.filesystem import FilesystemBackend
-from deepagents.middleware.filesystem import FilesystemMiddleware
-from deepagents.middleware.skills import SkillsMiddleware
-from langchain.agents.middleware import AgentMiddleware
-
 SKILLS_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2] / "skills"
 
-# 必须保留三个占位符；目录每一行的格式由库固定
-SKILLS_PROMPT = """<skills>
-以下 skill 提供特定任务的做法。{skills_locations}{skills_load_warnings}
 
-{skills_list}
-
-使用方式：
-1. 任务符合某个 skill 的描述时，先用 read_file 读取它的 SKILL.md 再动手，传 limit=1000（默认只读 100 行）
-2. 正文中引用的文件写的是相对路径，拼在该 skill 的目录后再读取，例如 chart-replace 正文里的 references/a.md 要读 /chart-replace/references/a.md
-3. 一个请求可以用到多个 skill
-</skills>"""
+def _split_frontmatter(text: str) -> tuple[dict[str, str], str]:
+    _, header, body = text.split("---", 2)
+    meta = {}
+    for line in header.strip().splitlines():
+        key, _, value = line.partition(":")
+        meta[key.strip()] = value.strip()
+    return meta, body.strip()
 
 
-def skill_middleware(root: Path = SKILLS_ROOT) -> list[AgentMiddleware]:
-    # virtual_mode：路径以 skills/ 为根，拦截 ..、~ 和根目录以外的路径
-    backend = FilesystemBackend(root_dir=root, virtual_mode=True)
-    return [
-        FilesystemMiddleware(
-            backend=backend,
-            # 只开放读取，不提供写入、搜索和执行
-            tools=["read_file"],
-            # 关闭大结果写盘，否则会往 skills/ 里写文件
-            tool_token_limit_before_evict=None,
-            human_message_token_limit_before_evict=None,
-        ),
-        # 用元组写明来源标签，裸路径 "/" 的标签会变成 Unnamed
-        SkillsMiddleware(
-            backend=backend, sources=[("/", "大屏")], system_prompt=SKILLS_PROMPT
-        ),
-    ]
+def skills_prompt(root: Path = SKILLS_ROOT) -> str:
+    """每个 skill 一段：description 说明什么时候用，正文是做法；任务符合描述时按正文做，一个请求可以用到多个"""
+    sections = []
+    for path in sorted(root.glob("*/SKILL.md")):
+        meta, body = _split_frontmatter(path.read_text(encoding="utf-8"))
+        sections.append(
+            f'<skill name="{meta["name"]}">\n适用：{meta["description"]}\n\n{body}\n</skill>'
+        )
+    return (
+        "<skills>\n以下 skill 提供特定任务的做法，任务符合“适用”时按正文做，一个请求可以用到多个\n\n"
+        + "\n\n".join(sections)
+        + "\n</skills>"
+    )