需要把任意 SKILL.md 形式化为 Decision…

适用于已有 Ragie RAG 索引的决策论/模态逻辑书籍，且希望将某个 SKILL.md 升级为 v5 Hybrid 决策理论/模态逻辑格式的场景。

适用场景

解决思路

1. 创建会话目录：运行 `SESSION=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)-upgrade-{skill_name}`，然后 `mkdir -p thoughts/skill-builds/${SESSION}`。
2. 初始化黑板：创建 `thoughts/skill-builds/{session}/00-blackboard.md`，写入 `# Skill Upgrade: {skill_name}`、`Started: {timestamp}`、`## Input Skill` 下写 `{path_to_skill}`、`## Target Format` 下写 `Decision Theory v5 Hybrid`、`## Agent Findings` 下留 `(Agents append below)` 与 `---`。
3. 使用 Task 工具同时并行启动 4 个代理；每个代理都读取输入技能，向 Ragie 查询其指定书籍，并把发现追加到黑板。
4. Agent 1：LaValle Planner。书籍：LaValle 的 “Planning Algorithms”（decision-theory 分区）。重点：States、Actions、Transitions。执行查询：`uv run python scripts/ragie_query.py -q "MDP state space definition" -p decision-theory`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "action space sequential decisions" -p decision-theory`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "POMDP partial observability" -p decision-theory`。读取输入技能并回答：1) STATES 是什么（阶段、模式、跟踪信息）；2) ACTIONS 是什么（各状态下代理能做什么）；3) TRANSITIONS 如何工作（确定性还是随机性）；4) 这是 POMDP 还是完全可观察。将结果写入黑板 `## Agent 1: States, Actions & Transitions`，用 LaValle 章节引用。
5. Agent 2：Sutton & Barto Optimizer。书籍：Sutton & Barto 的 “Reinforcement Learning”（decision-theory 分区）。重点：Policy、Termination、Value。依赖：Agent 1。等待并先读取 Agent 1 在黑板中的发现。执行查询：`uv run python scripts/ragie_query.py -q "policy deterministic stochastic" -p decision-theory`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "episodic termination conditions" -p decision-theory`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "reward function design" -p decision-theory`。利用 Agent 1 的状态和动作回答：1) POLICY 是什么（state → action 规则）；2) 何时 END（终止状态、成功/失败）；3) REWARDS 是什么（目标 +，成本 -）；4) 哪些状态是 HIGH/LOW value。将结果写入黑板 `## Agent 2: Policy & Values`，用 Sutton & Barto 章节引用。
6. Agent 3：Blackburn Modal Logician。书籍：Blackburn 的 “Modal Logic”（modal-logic 分区）。重点：Constraints（temporal、epistemic、deontic）。执行查询：`uv run python scripts/ragie_query.py -q "temporal logic LTL operators" -p modal-logic`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "epistemic logic knowledge" -p modal-logic`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "deontic logic obligations" -p modal-logic`。读取输入技能并识别：1) TEMPORAL：“must do X before Y” → □、◇、U；2) EPISTEMIC：“must know X” → K operator；3) DEONTIC：“must/forbidden/may” → O、F、P；4) DYNAMIC：“action causes effect” → [action]。将结果写入黑板 `## Agent 3: Constraints`；每个约束写：自然语言描述、模态逻辑符号、为何重要、Blackburn 章节引用。
7. Agent 4：Huth & Ryan Verifier。书籍：Huth & Ryan 的 “Logic in Computer Science”（modal-logic 分区）。重点：Validation、Safety、Liveness。依赖：Agents 1-3。等待并先读取 Agents 1-3 在黑板中的发现。执行查询：`uv run python scripts/ragie_query.py -q "safety properties verification" -p modal-logic`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "liveness properties eventually" -p modal-logic`、`uv run python scripts/ragie_query.py -q "model checking CTL" -p modal-logic`。检查：1) SAFETY：什么坏事永不发生？□¬(bad)；2) LIVENESS：什么好事最终发生？◇(good)；3) CONSISTENCY：代理之间是否有矛盾？4) COMPLETENESS：覆盖是否有缺口？将结果写入黑板 `## Agent 4: Verification`；对每个属性报告 ✓/✗，给出总体裁决 PASS 或 NEEDS_WORK，并附 Huth & Ryan 章节引用。
8. 所有代理完成后，读取黑板并创建 `thoughts/skill-builds/{session}/SKILL-upgraded.md`。
9. 使用 v5 Hybrid 模板组织输出技能 YAML frontmatter：`name: {original_name}`、`description: {original_description}`、`version: 5.1-hybrid`；正文包含：`# Option: {name}`、`## Initiation (I)`（来自原始技能 + Agent 1 状态分析）、`## Observation Space (Y)`（来自 Agent 1 POMDP 分析）、`## Action Space (U)`（来自 Agent 1 actions）、`## Policy (pi)`（来自 Agent 2 state→action 规则）、`## Termination (beta)`（来自 Agent 2 episode 结构）、`## Q-Heuristics`（来自 Agent 2 value 指导）、`## Constraints`（来自 Agent 3 模态逻辑）、`## Verification`（来自 Agent 4 safety/liveness）。
10. 示例用法：用户说 “Upgrade .claude/skills/implement_plan/SKILL.md to v5 Hybrid” 时，执行：1) 创建 session 目录；2) 初始化黑板；3) 用 Task 工具并行启动 4 个代理；4) 等待完成；5) 读取黑板；6) 合成升级技能；7) 报告 “Upgraded skill at thoughts/skill-builds/.../SKILL-upgraded.md”。
11. Ragie 查询参考：决策论分区使用 `uv run python scripts/ragie_query.py -q "your question" -p decision-theory`；模态逻辑分区使用 `uv run python scripts/ragie_query.py -q "your question" -p modal-logic`；需要更好结果时加 `--rerank`，如 `uv run python scripts/ragie_query.py -q "your question" -p decision-theory --rerank`。
12. 生成文件：升级后目录 `thoughts/skill-builds/{session}/` 下包含 `00-blackboard.md`（代理协作）、`SKILL-upgraded.md`（最终 v5 Hybrid 技能）、`validation-report.md`（Agent 4 验证）。

适用边界 · 注意事项

• 未配置 Ragie RAG 或未在 decision-theory / modal-logic 分区索引指定书籍（LaValle、Sutton & Barto、Blackburn、Huth & Ryan）时不要使用。
• 技能本身没有可分析的状态、动作、策略、终止、约束或验证结构时不要强行升级，否则会过度形式化。
• 无法运行并行 Task 子代理、无法执行 `uv run python scripts/ragie_query.py` 或无法写黑板文件时不要使用。