persistent-skill-memory v2

把已安装技能集合变成确定性、幂等、最小 token的索引，注入 agent 系统提示，让任意模型零额外加载即可"看见"可用技能。

v1 的两个根本缺陷在 v2 被结构性消除：v1 的文档引用了两个包内不存在的脚本（幻影可执行，模型照着做必失败——幻觉源 #1）；v1 的"每域截断 10 条"与记忆目的相悖。v2 附带全部文档引用的脚本，且截断被"每域一行"的紧凑性取代（预算见 stats）。

命令契约（stdout 均为单行 JSON；错误 → stderr {tool,error,hint}）

退出码纪律：0 成功；2 用法/IO/标记异常（含半开、多对、倒序标记）；3 仅 verify 漂移（missing/stale）。

标记块（inject / verify 的唯一约定）

<<<SKILL_INDEX_BEGIN>>>
[data-parsing]
alpha-tool
crlf-skill
[general]
beta-heading
<<<SKILL_INDEX_END>>>

• 格式 = 每域一个头行 [domain] + 域内名字各占一行（名字升序）。无分隔符歧义：名字含逗号/引号/冒号也能原样往返（v1 逗号拼接会把 "a, b" 拆成两个名字——本格式修复）。
• 标记各独占一行。存在唯一正确一对 → 仅替换内部（标记外字节不动）；不存在 → 追加到文件尾。
• 双注入 = 字节不变（幂等）；标记异常 = rc2 不改文件，不自动补全（自动修复会吞标记外内容）。
• 域顺序 = 固定优先级序（references/categorization.md）；块内无 description、无截断。
• verify 漂移字段：missing = 在磁盘但不在 prompt（新装未注入）；stale = 在 prompt 但不在磁盘（已删/假名）。两者皆空 → rc0。

设计决策（为什么这样做）

1. 不截断：记忆工具截断 = 记忆失真。token 预算靠"每域一行 + 仅名字"控制（实测 8 技能块 ≈ 150 B）。
2. 确定性分类：固定 10 域优先级表 + general 兜底，first-match-wins，全表见 references/categorization.md。跨域技能归先列域，可预期、可复现。
3. 去重键 (owner, slug)：owner = 相对路径首个 @ 段（无则空串）；同键保留字典序首路径，杜绝"同技能双路径"污染索引。
4. frontmatter 确定性子集：--- 块内 >/| 块标量、引号标量、BOM/CRLF 归一；name 缺省=目录名，description 缺省=首个 # 标题。规则与未实现项全部文档化于 references/frontmatter_parsing.md（内联注释不剥离是有意简化）。
5. 离线 stdlib：无网络、无第三方依赖；纯函数 + 单行 JSON，任何模型环境可复跑；自检全合成数据。

文件加载地图（token 经济）