// 当系统提示词需要定义 AI 如何分类用户意图、路由到不同处理流程、决定澄清策略和自主度级别时调用此 Skill。适用于多任务型 AI 助手、客服机器人、编程工具、研究助手等需要结构化对话管理的场景。不适用于：纯问答型系统（无任务执行）、单轮交互（无对话状态）、简单的 prompt 模板（无路由逻辑）。当需求仅涉及"输出什么格式"而非"如何决定输出什么"时，应该用 output-formatting 而非本 Skill。
当系统提示词需要设计多代理协作架构、子代理专业化分工、代理间上下文隔离与传递机制、任务生命周期管理时调用此 Skill。适用于 AI Agent 平台、多工具编排系统、代码审查流水线、跨应用协作场景等。不适用于：单代理系统（无委派需求）、简单工具调用（无子代理概念）、纯 API 编排（无 AI 决策）。当需求聚焦于"单代理内的对话路由"而非"多代理间的任务分配"时，应该用 conversation-flow 而非本 Skill。
当系统提示需要设计引用格式、信息溯源机制、来源标注系统时调用。适用于文档问答、搜索增强生成（RAG）、代码引用、浏览器辅助等需要让用户追溯信息来源的场景。不适用于纯创作类输出（如故事、诗歌），不适用于无需溯源的常识问答，也不适用于注入防御（虽然两者都涉及内容可信度）。
当系统提示面向编程代理（Coding Agent）场景时调用。适用于构建代码编辑、文件操作、Git 工作流、自动化编程助手的系统提示。不适用于代码解释或教学场景（无文件修改），不适用于 DevOps 基础设施配置（非代码层），不适用于纯对话式代码问答（无工具调用）。
当系统提示词需要设计 token 预算分配、上下文压缩策略、延迟加载机制、记忆持久化方案时调用此 Skill。适用于长对话 AI 助手、代码编辑器集成、研究型 Agent、多会话系统等需要精细管理上下文窗口的场景。不适用于：单轮交互系统（无上下文管理需求）、纯无状态 API（无对话历史）、简单的 prompt 模板设计。当需求聚焦于"如何搜索外部信息"而非"如何管理已有信息"时，应该用 search-integration 而非本 Skill。
当系统提示需要防御提示注入、越狱攻击、社会工程、内容信任边界突破等安全威胁时调用此 Skill。适用于构建 AI Agent、聊天机器人、文档处理助手等任何接受外部输入的系统提示。不适用于纯内部工具调用场景或已完全隔离的沙箱环境，也不适用于 UI 布局或响应格式设计。
当需要为 AI 设计记忆存储、检索、应用和更新机制时调用此 skill。典型场景包括：设计持久化记忆架构（用户偏好、历史上下文、项目知识）、定义记忆的创建/读取/更新/删除生命周期、实现静默记忆应用（不在回复中透露记忆内容）、管理敏感记忆边界。 不适用于：定义工具接口（tool-specification）、定义安全规则（safety-guardrails）、定义人格风格（personality-system）。 关键 trigger 信号：AI 需要跨会话记住用户信息、记忆内容可能敏感、需要在回复中隐式应用记忆而非显式引用、用户要求"记住这个"。
| name | conversation-flow |
| description | 当系统提示词需要定义 AI 如何分类用户意图、路由到不同处理流程、决定澄清策略和自主度级别时调用此 Skill。适用于多任务型 AI 助手、客服机器人、编程工具、研究助手等需要结构化对话管理的场景。不适用于：纯问答型系统（无任务执行）、单轮交互（无对话状态）、简单的 prompt 模板（无路由逻辑）。当需求仅涉及"输出什么格式"而非"如何决定输出什么"时，应该用 output-formatting 而非本 Skill。 |
| tags | ["对话路由","意图分类","澄清策略","自主度控制","工作流生命周期"] |
| related_skills | ["output-formatting","agent-delegation","context-management"] |
跨供应商系统提示词中浮现的对话管理核心模式：先将用户输入二分为"问题"与"任务"（Warp），再按领域路由到专用处理流程（Claude Chrome 的"芯片"机制）。Claude Design 要求新设计至少提问 10 个问题才开工；ChatGPT Agent 则主张"尽可能推进，只在被阻塞时才请求澄清"。Codex 对简单任务跳过规划，Jules 有正式的计划评审步骤。核心张力在于"先问清楚"与"先做了再说"之间的平衡。
output-formatting 的区别: output-formatting 控制输出的"形式"，本 Skill 控制决定"输出什么"的流程逻辑agent-delegation 的区别: agent-delegation 管理多代理间的任务分配，本 Skill 管理单代理内的对话路由context-management 的区别: context-management 管理信息存储和加载，本 Skill 管理对话决策逻辑定义意图分类体系 — 完成标准: 建立至少三级意图分类（如：信息查询 / 简单任务 / 复杂任务），每级有明确的判断标准和示例输入
设计领域路由表 — 完成标准: 为每个支持的领域（至少 3 个）定义专用处理流程，包含输入验证规则、处理步骤、输出格式要求和异常处理路径
建立澄清策略谱系 — 完成标准: 定义至少三档澄清策略（高/中/低），每档明确触发条件（如任务风险级别、信息完整度评分），并给出每档的示例对话模式
设计工作流生命周期 — 完成标准: 定义至少五个阶段（提问→探索→规划→执行→验证），每阶段有明确的进入条件、核心动作、退出条件和可跳过条件
实现快速通道机制 — 完成标准: 定义简单任务的判定标准（如输入长度 < N 且含明确指令动词），以及快速通道的跳过规则（跳过哪些阶段、保留哪些检查点）