skywork agent 通过绑定 git 提交、pr 描述、构建日志等触发信号，用模块化 skill 实现本地化、可追溯的文档自动更新，支持双模型协同处理不同复杂度任务。
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用 Skywork Agent 自动维护和更新个人项目文档，核心是把“写文档”变成可触发、可追踪、可复现的轻量工作流，而不是靠手动整理或临时补漏。它不追求一次生成万字长文，而是让每次代码提交、需求变更、测试通过都自动沉淀为文档片段，保持文档与项目真实状态同步。
文档更新要绑定具体动作
人工更新文档容易滞后，根本原因是缺乏触发点。Skywork Agent 需要明确的输入信号才能启动，比如：
- 监听 Git 提交记录：当 push 含 “feat:”、“fix:” 或特定标签（如 #docs）的 commit 时，自动提取变更摘要
- 读取 PR 描述内容：若 MR/PR 正文中含 “更新接口说明”“补充使用示例”，Agent 就定位到对应 README.md 或 API.md 文件段落
- 接入本地构建日志：build 成功后，从 stdout 抽取版本号、打包路径、依赖清单，写入 CHANGELOG.md 的最新条目
用 Skill 实现模块化文档操作
Skywork 桌面版支持自定义 Skill，这是实现文档自动维护的关键载体。每个 Skill 对应一个原子动作，例如：
- readme-updater：识别 Markdown 标题层级，精准插入/替换“## 快速开始”下内容，不破坏原有格式
- changelog-generator：按语义解析 commit message，归类为 feat/fix/docs/perf，生成符合 Conventional Commits 规范的条目
- api-syncer：读取 OpenAPI 3.0 JSON，自动同步到 docs/api-reference.md 的代码块与说明文字
这些 Skill 全部存于 %APPDATA%\Skywork\skills\，可单独启用、禁用或备份，无需重装整个系统。
本地运行 + 日志回溯，确保可控可查
所有文档更新都在本地完成，不上传原始代码或敏感描述。启用日志后（设置 → 隐私 → 启用本地操作日志），每条记录包含：
- 触发时间与来源（如 git log -1 --pretty=%B 输出）
- 所用 Skill 名称与版本（来自 manifest.json）
- 修改前/后文件路径及 diff 片段（仅记录行号与变更类型，不存全文）
某次更新出错？直接打开 %LOCALAPPDATA%\Skywork\logs\workflow_*.log，定位到对应时间戳，就能知道是 Skill 脚本路径写错，还是 Markdown 解析器未适配新语法。
双模型协同提升处理质量
简单任务（如提取 commit 中的模块名）用副模型（如 Skywork-7B-Qwen）快速响应；复杂任务（如对比两个版本 README 差异并重写一段技术说明）则自动升配主模型（如 Skywork-13B-Document）。你只需在 config.yaml 中配置路由规则，例如：
- 输入含 “对比”“差异”“重写” 关键词 → 调用主模型
- 输入长度
这样既保证关键文档段落的语言准确性和技术严谨性，又避免每次小修改都等大模型加载。
