intent-anchor
Intent Anchor — 意图溯源仪式
核心原则
在需要锚定时，你必须知道：是我在 harness 工具，还是工具在 harness 我？
这个 skill 的目的不是增加流程负担，而是在确实需要时完成一次最小可行的意识锚定。
第一性原理
P1 — 意图守恒：每个动作都有上下文，但不是每次都要显式追问。上下文足够明确时，可以直接执行。
P2 — 最小锚定：溯源仪式必须轻量，能在 2 分钟内完成。它是起飞前检查单，不是论文。
P3 — Done 优先：在开始之前，必须知道"完成"长什么样。若用户已经给出明确目标，可直接从请求中提取 done state。
P4 — 漂移可见：必须提前定义"漂移信号"，让偏离变得可被感知，而不是事后才意识到。
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agent-init
Monad unit (η): 扫描当前项目状态，生成标准化 .agent-monad/ 上下文胶囊，使任何 AI Agent 都能无损接管。无论项目之前是否被 Agent 接管过、被哪个 Agent 接管过，都能归一化。当用户说 'init'、'接管这个项目'、'开始'、'onboard'、'新项目'，或首次在项目中使用 Agent 时触发。
6agent-merge
Monad join (μ): 当多个 Agent 并行处理同一项目的不同部分后，合并它们的上下文胶囊为统一状态。当用户说 'merge'、'合并'、'汇总进度'、'合并分支'，或多个 Agent 的 .agent-monad/ 需要协调时触发。
6agent-bridge
Monad bind (>>=): 从当前 Agent 的工作中提取意图和进度，更新 .agent-monad/ 上下文胶囊，使下一个 Agent 能无缝接续。当用户要切换 Agent、结束当前会话、或说 'bridge'、'交接'、'切换到 X'、'保存进度'、'我要换个工具' 时触发。
6reading-breath
为中文文本注入“呼吸感”。当用户提供密集、压抑、缺乏起伏的长文，或要求“润色”、“优化表达”、“提升阅读体验”时，必须使用此技能。它通过识别逻辑层级，通过“语义呼吸”和“密度波”消除阅读疲劳。严禁强行制造索引或分段，旨在让文字在最自然的状态下被顺滑吸收。
5sancai-zhen
三才阵入口。当用户开始任务、播种想法、遭遇阻碍时，AI 内部路由到正确阵位。路由是 AI 的内部行为，不对用户暴露。交互频率由置信度决定——清晰的指令直接执行，模糊的起点自然追问更多。
3harness-graph
从任意种子点出发，建立并累积 harness 全景图。当用户说「播种」「我在想」「这件事是关于」「帮我理清」「新种子」「seed」「我现在脑子里有个点」，或者在 session 开始时有模糊想法还未展开，立即触发此 skill。它将任意入口扩展为图结构，并以项目（工作）或事项（生活）为关联锚点，跨 session 累积生长。
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