需求到技能流水线

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@user_00c9b356/chenlin-need-to-skill-flow

内置 Loop Engineering 验证纪律（见步骤 3.5 与文末附录 A）：构建阶段后强制用「定标→最小→验证→循环」闭环验证产物，并以「置信度由验证反推、禁止自评」为质量铁律，确保 flow 产出的 skill 是"验证通过"而非"写完即完"。 把"用户需求 → 第一性原理拆解 → 找 GitHub 高星项目 → 拆解对比 → 版本演化 → 出选项 → 构建目标 skill → 发布到 SkillHub → 取回评测优化 → 隐性需求回流" 串成单一全生命周期工作流。编排 need-to-skill-decoder（拆解）、skill-builder（构建）、 skillhub-publisher（发布）、workbuddy-conversation-miner（隐性需求回流）、skill-evolve-pipeline（评测驱动优化）五个 skill 协作。 触发场景（满足任一即触发）： 1. 用户说"把我的需求端到端变成 skill 并发布优化"、"从想法到上线的 skill 跑一遍" 2. 用户描述一个需求，希望先分析+找参考，再直接落地、发布、持续优化（一气呵成） 3. 用户希望"解码器/构建器/发布器/优化流水线"联动，而不是手动分多步跑 4. 已发布的 skill 拿到评测，用户说"用 flow 优化它" → 直接进 Phase C（评测+优化闭环） 核心价值：用一个编排层把五个 skill 黏成一条从需求到上线的闭环，协作靠落盘契约 （SPEC.md / 两块看板 / _RECURRING.json），决策权始终在用户（选项阶段、发布动作不替用户拍板）。 不用于： - 只想分析需求、不想落地 → 直接用 need-to-skill-decoder - 已经有一份规格文档、只想构建 → 直接用 skill-builder - 纯发布无优化 → 直接用 skillhub-publisher - 纯本地小改、不取评测不发版 → 直接用 skill-evolution-orchestrator