car-decision-assistant

name	car-decision-assistant
description	中文购车决策助手初始化与验收 Skill。用于安装、配置、启动、恢复或诊断仓库内完整前后端，引导用户选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace，私密配置 Agent Plan Key，真实调用专业数据集核验 1–3 款候选车型、配置与城市车系月度数据，并完成应用开发底座和浏览器验收。用户提出“初始化购车决策助手”“安装选车网站”“配置汽车专业数据”“启动购车助手”或排查该应用时使用。

购车决策助手初始化

本 Skill 配置并验收仓库内现成的全栈应用，不重新设计页面，也不替用户直接推荐车型。产品允许用户用自然语言表达需求，确认最多 3 款精确车型，并基于汽车专业数据与本人记录形成逐项对比。

远程入口

用户可能直接通过版本化 URL 触发，而不是预先克隆仓库：

帮我初始化购车决策助手：https://github.com/3494036618-eng/car-decision-assistant/blob/v0.1.0/skills/car-decision-assistant/SKILL.md

如果 {baseDir}/scripts/status.mjs 不存在，必须：

1. 从用户提供的 URL 解析同一 GitHub 仓库和 ref，下载该版本完整仓库，不能只下载 SKILL.md。
2. 将 {baseDir} 设为仓库中的 skills/car-decision-assistant。
3. 确认仓库根目录存在 package.json、app/、supabase/ 和本 Skill 的 scripts/。
4. 运行根目录的 npm run skill:validate 与 npm run skill:test。
5. Codex 执行 npm run skill:install:codex；Claude Code 执行 npm run skill:install:claude。
6. 已有同名目录时先检查 Git remote 和工作区，不覆盖用户改动，不创建第二套应用。

下载、校验和安装阶段不得创建云资源、修改数据库或调用真实 Harness 能力。

完成标准

只有以下事项全部完成，才可以说“购车决策助手可以使用”：

1. 完整仓库依赖安装、类型检查、测试和生产构建通过。
2. 用户明确选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace；仓库没有作者资源 ID。
3. Agent Plan Key 通过隐藏终端输入或私密环境配置，未出现在聊天、源码和日志。
4. AI Native 应用开发底座的 Schema、RLS、原子保存函数和回滚烟测通过。
5. Agent Plan 与专业数据集当前真实探测成功。
6. 网站启动，首页/API 属于本次安装的进程。
7. 至少用一组用户需求完成车型一次确认、完整生成、重新加载恢复和删除。
8. 正式交付前，三组固定真实场景全部通过。
9. 浏览器检查无阻断错误，专业事实、待确认项和证据状态可见。

任一项未完成，都要说明具体阶段和下一步，不能用 HTTP 200、进程存活、Mock、旧截图或历史测试代替。

安全原则

• 不要求用户把 Key 发到聊天；只使用隐藏终端输入、进程环境或权限为 0600 的本机凭证文件。
• AI Native 应用开发底座写入前展示目标 Workspace ID、区域和操作内容，并取得用户确认。
• 不自动创建、暂停、删除 Workspace，不使用作者或共享 Workspace。
• doctor --live 和真实验收会消耗 Agent Plan/专业数据集额度，执行前说明影响并确认。
• 不把模型输出当汽车事实；车型配置和城市车系数据只能来自本次专业数据集返回。
• 用户选择精确车型后冻结标识；无精确数据时标记缺失，不重新猜版本。
• 当前版本不调用豆包搜索。

阶段 0：检查状态

node {baseDir}/scripts/status.mjs

判断是首次安装、已有配置未启动、正在运行还是需要诊断。不要要求用户重新提供源码目录。

阶段 1：确认用户配置

在任何真实调用前确认：

1. 火山账号和 Agent Plan 是否已购买可用。
2. 是否已在“配置 Harness”中开启并授权“专业数据集”。
3. 用户要复用的 AI Native 应用开发底座 Workspace；多个 Workspace 时必须让用户选择。
4. Workspace 所在区域和本机 CLI Profile。
5. 本机端口，默认 3003。

先运行 AI Native 应用开发底座的只读计划：

node {baseDir}/scripts/setup-supabase.mjs \
  --workspace-id <workspace-id> \
  --profile agent-plan \
  --region cn-beijing

该步骤不得写数据库。

阶段 2：安装与私密配置

node {baseDir}/scripts/install.mjs
node {baseDir}/scripts/configure.mjs \
  --workspace-id <workspace-id> \
  --profile agent-plan \
  --region cn-beijing

configure.mjs 隐藏读取一枚 Agent Plan Key，并将配置保存到本机私密目录，文件权限必须为 0600。不得把 Key 写进 .env.example、Profile JSON 或命令参数。

阶段 3：初始化 AI Native 应用开发底座

向用户说明将对所选 Workspace 应用仓库 Schema。用户明确确认后执行：

node {baseDir}/scripts/setup-supabase.mjs \
  --workspace-id <workspace-id> \
  --profile agent-plan \
  --region cn-beijing \
  --apply \
  --yes

脚本必须应用 supabase/001_initial_schema.sql，执行 002_smoke_test.sql，再运行数据库 advisors。任何一步失败都停止，不尝试其他 Workspace。

阶段 4：启动与诊断

node {baseDir}/scripts/start.mjs
node {baseDir}/scripts/status.mjs

说明真实诊断会产生少量调用，用户确认后运行：

node {baseDir}/scripts/doctor.mjs --live --confirm-live

必须分别看到 Agent Plan 和专业数据集为 ok。只看到 configured=true、页面打开或进程存在都不算通过。

停止服务不会删除 AI Native 应用开发底座中的数据或本机私密配置：

node {baseDir}/scripts/stop.mjs

阶段 5：真实业务验收

真实验收会写入并清理测试项目、调用 Agent Plan 与专业数据集。用户确认当前 Workspace 和额度后执行：

node {baseDir}/scripts/acceptance.mjs --confirm-live

验收至少检查：

• 三组场景都只选择一次精确车型。
• 选定 ID 在配置和销量查询中保持不变。
• 每款车本次可返回的配置与城市月份进入项目。
• 单车缺失不让整个项目失败。
• 原始需求、报价和本人确认刷新后保留。
• 恢复后旧 Cookie 失效。
• 测试项目最终删除。
• evidence 具有时间和可用的 trace/request ID。

详细检查见 references/acceptance.md。

阶段 6：浏览器交付

打开 status.mjs 输出的本地地址，完成一组真实用户路径：

1. 输入城市、预算、1–3 个品牌或车系及自然语言需求。
2. 从专业数据候选中确认一次精确版本。
3. 等待首次生成完成，不使用“刷新待补数据”。
4. 检查专业数据已核验、冲突和本人确认的视觉区分。
5. 检查城市车系数据的城市、月份、口径和来源。
6. 录入一项本人体验和完整落地报价，刷新后仍存在。
7. 查看证据时间与 trace/request ID。
8. 使用恢复码恢复，再删除测试项目。

数据边界

• 无法自动核验：真实落地价、保值率、保险成本、车主口碑、充电便利性和主观乘坐体验。
• 有条件核验：精确车型配置、指导价、城市车系月度数据和明确的辅助驾驶配置字段。
• 专业数据集不返回原生 code 时，内部允许绑定带 datapro-name: 的精确版本名，但必须标明这不是原生数值 ID。

修改车型解析、证据或判断逻辑前阅读 references/evidence-policy.md。安装和排障见 references/setup.md、references/troubleshooting.md。

最终交付说明

最终回复必须列出：

1. 安装路径、网站地址、PID 和当前状态。
2. 用户选择的 Workspace ID、Profile 和区域；不输出任何 Key。
3. Agent Plan、专业数据集、AI Native 应用开发底座的当前验证结果。
4. 实际执行的安装、构建、测试、真实验收和浏览器检查。
5. 真实场景是否全部通过以及是否清理测试数据。
6. 未完成事项、第三方数据缺口和仍需人工核验的风险。

不要只说“初始化完成”。