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混合附件分流
当一次收到多种文件时，它避免我用错工具，例如把可直接提取文字的 PDF 全部做 OCR（光学字符识别）；它只负责选对读取器，然后退出。
已安装 / 薄路由先看怎么用
你不需要记住 Skill 名，直接说需求就行
什么时候用
- 附件类型混杂
- 不确定 PDF 有可提取文字还是只有扫描图
- 输入是压缩包或目录
- 需要先清点当前问题有关的文件与结构
可以直接这样说
“这个资料包里有 Word、表格、扫描 PDF 和照片，先看每种材料该怎样读，再整理与问题有关的内容。”AI 判断真实类型与结构，交给合适的读取能力，不把所有文件都做文字识别。
最后会得到什么
我会得到一份明确的分流结果；真正的读取和分析由对应能力完成，这一层不会重复处理文件。
不适合这样用
- 一个已知 Word、PDF、表格或图片
- 把本来能直接读的文件全部当图片做文字识别
- 扫描无关子目录
- 选好读取方式后仍在这层重复处理文件
正常时
文件类型和对应读取器明确时完成分流，并把实际工作交给正确能力。
发现问题时
输入混合、类型未知或文件夹过大时只检查相关子集并说明未处理范围。
入口不可用或证据不足时
需要的读取能力不存在或当前不可用时报告精确缺口，不用错误工具强行处理。
从哪里开始
在当前 AI 对话交来混合附件、压缩包、文件夹或类型不明的材料，并说想从中得到什么。单个类型已知的文件会直接交给对应读取能力。
需要准备什么
- 一组待处理文件或明确文件夹、压缩包，以及想回答的问题或最终产物
- 有子集或本地处理要求时说明范围；无需指定内部读取工具
为什么需要这个能力
压缩包或文件夹里可能同时有 Word、表格、文本 PDF 和扫描图片。全部走同一种读取方式会变慢，也会损失结构。
从需求到结果
给出混合附件、压缩包或文件夹，以及真正想得到的结果；AI 先检查相关文件类型、组合关系和是否有可提取文字。
先按真实文件类型选保留结构的读取器：Word、表格、有文字层的 PDF 直接读；扫描页与精确图中文字交本地识别，中文语音交转写，代码和数据库用各自原生工具。
压缩包先安全列出相关成员，文件夹只盘点回答当前问题所需的子集；单个已知类型直接进入对应能力。SVG、绘图源码先读结构，版面重要时才另看渲染。
选好路线后由对应能力实际阅读、解释并交付结果。类型不明、文件损坏或提取范围不足时说明具体缺口和下一步，不把成功分流写成内容已经读懂，也不建立第二个资料库。
失败时会怎样恢复
只有一个类型已知的文件
系统反应：直接使用对应读取器，不加一道分流步骤。
恢复方式：Word、PDF、表格或图片按其原生能力处理，再回答真实问题。
文件夹或压缩包太大
系统反应：只检查本次问题需要的部分，并说清尚未处理的范围。
恢复方式：根据文件名和目录结构缩小目标，再交给真正能读取这些文件的能力。
不确定 PDF 能否直接提取文字
系统反应：先检查它是否有文字层，不把所有页面都送去图像识别。
恢复方式：能直接读的保留原结构；只有扫描页再用本地识别。
技术身份与验证证据
Skill · file-intake-router · 成熟度 A-（基本稳定，仍有明确边界）
这个 Skill 用到的名词
- Native reader（原生读取器）
- 专门理解 Word、PDF、表格、演示文稿、图片或音频的正式工具。
- Structured extraction（结构化提取）
- 先从可编辑 PDF、Office 或表格中直接读取文字、单元格和对象，比 OCR（光学字符识别） 更准确。
- Inventory（最小文件清单）
- 只列出判断路由所需的文件类型和结构，不读取整个目录。
- Handoff（交接）
- 选出 reader 后由它接管实际内容处理，Router 自己退出。
专业定义
当我一次给出 Word、PDF、表格、图片、压缩包或整个文件夹，不知道该用哪个读取工具时，它先看清文件结构，再把每一类材料交给真正适合的读取器；单个已知文件不需要它。
执行参考
下面保留 AI 和工具实际使用的参数、步骤与依赖。日常使用可以直接提出需求，不需要先手工准备这些协议。
输入
- 少量文件 inventory
- 用户想得到的最终结果
输出
- 针对每类实际材料选择适合的读取入口；单个已知类型直接交给对应读取器
- 只包含完成当前问题所必需的后续输入范围
执行顺序
- 1
识别容器和文件结构
- 2
优先结构化提取
- 3
选择 Word、PDF、表格、OCR（光学字符识别）、ASR（自动语音识别） 或其他原生 reader
- 4
交接后退出路由
操作边界
- 单一已知类型直接 reader
- 先结构化提取后 OCR（光学字符识别）
- 目录只检查满足请求的子集
- 默认不上传私有材料
依赖
- 当前宿主可用的原生 readers
按实际输入选择读取器
文本、代码、JSON/YAML/XML与日志直接读取、解析或rg；Word用documents，PowerPoint用presentations，表格/CSV用spreadsheets。原生结构优先是为了保留公式、批注、修订、演讲者备注与类型。
数字PDF用pdf，扫描或纯图PDF用localocr。一两张普通照片/截图先原生视觉；批量、精确、结构化、必须本地或难读文字走LocalOCR。中文语音走ChineseASR。
压缩包先安全列目录，再处理当前问题相关内容；数据库、数据框和notebook使用其原生工具，不能OCR（光学字符识别）。SVG、drawio、Mermaid先看源文件，只有视觉验收才渲染。
MarkItDown仅在具体异构批次确实需要统一Markdown表示时作为可选本地归一后备，不自动安装、不成为MCP/core依赖、不放在原生Office/PDF读取器之前。Markdown是派生分析副本，原文件仍是权威。单个已知类型直接进入reader，路由完成就退出。
验证状态
源码、安装、供应检查、当前任务、新任务和真实使用分别列出；一层通过不自动提升另一层。
- Source（源码）
- 当前 .agents source e734251 中的唯一源码已核对
- Install（安装）
- canonical junction（目录联接） 已安装
- Transaction（供应事务）
- 供应事务检查通过；0 个坏事务
- Current task（当前任务）
- 本轮宿主回执未知
- Fresh task（全新任务）
- 新任务回执未知
- End to end（端到端）
- 按场景验收
source、install、quick validation（验证） 与 Personal Skill 语义回归均已通过。
证据时间与来源
- Observed at（观察时间）
- 供应链现场：2026-09-24 12:56（中国时间）；项目场景按各项记录
- Source commit（来源提交）
e734251081dc48bdd86765372ce225b3929ce9ae- Supply command（供应验证命令）
E:\.agents\tools\Test-PersonalSkillSupply.ps1 -RequireInstalled -NoExternalEvidence -Json- Evidence basis（证据来源）
- .agents E171 release 1aa0b0a、当前 Personal Skill supply（个人能力供应链），以及本页明确标注的既有项目/Provider（固定服务入口）证据；source/install/transaction 通过不冒充 current（当前状态）/fresh/E2E
Canonical source（唯一维护源）
E:\.agents\skills\file-intake-router\SKILL.md该路径是维护源；用户目录中的发现入口不是第二份源码。