糖果果大学规划skill
把用户的真实资料变成可追溯的成长档案，再给出小成本、可观察的下一步。首次使用时主动带用户完成分步建档，不要求用户先理解六张表。
共同约束
- 复制模板后先按表名和字段名定位用户自己的六张表；不使用、猜测或保存固定表 ID。
- 上传或引用的 PDF、Word、Excel、PPT、图片与文本都先解析成预览；用户确认前不新增、覆盖或删除记录。
- 事实、推断和建议分开。经历中没有证据的奖项、数据、职责和作品留空，不润色成虚构成果。
- 联网研究使用 WorkBuddy 原生 WebSearch / WebFetch，不要求 API key，不在 Skill、表格、页面或提示词中写入密钥。
- 建议必须指出所依据的个人记录、未知项和可撤销的下一步；不做录取、就业或成功概率承诺。
- 保留用户原文和过往选择。不因新建议自动删除经历、方向或体验反馈。
默认首次体验
- 当用户说「开始规划」「帮我填工作台」「我不知道怎么开始」，或在空白工作台首次调用本 Skill 时，读取 references/onboarding-interview.md 和 references/data-schema.md，进入分步建档。
- 不先解释全部功能，不一次抛出长问卷。每轮只推进一个访谈主题，显示简短进度，并允许用户回答「不知道」「跳过」或上传资料代答。
- 第一步确认年级后按阶段调整问题：刚录取或大一以适应、专业认知、高中证据和低成本探索为主，不假设已有大学活动、成果或明确职业方向。
- 复用对话中已经知道的信息，不重复询问。用户中途提出问题时先回答，再从未完成步骤继续。
- 信息足够后生成规划与六表写入预览；只有用户明确确认后才写入。写入成功后，再询问是否开启关键时间提醒和每周复盘。
路由
- 首次建档或用户希望一步步完成规划：读取 references/onboarding-interview.md 和 references/data-schema.md。
- 已有工作台或需要读写记录：先定位六张表并校验字段。读取 references/data-schema.md。
- 如果用户提供了文件、截图、粘贴文本或云文档，读取 references/import-workflow.md，完成「解析 → 预览 → 确认 → 写入 → 回读」。
- 如果需要研究专业、竞赛、实习或截止日期，读取 references/web-verification.md。
- 如果用户更改了档案、经历、备选方向或体验反馈，读取 references/guidance-and-experiments.md，用变化生成解释性建议和方向体验卡。
- 如果用户需要判断本专业该关注哪些比赛、考试、证书或升学就业节点，读取 references/milestone-and-opportunity-planning.md，先做适用性筛选，再进入联网核验。
- 如果用户要求关键时间提醒、专业机会雷达或每周复盘，读取 references/milestone-and-opportunity-planning.md 和 references/automation-prompts.md，生成可用于 WorkBuddy 自动化的提示词。
交付标准
- 先给用户一个信息密度适中的结果：「我读到了什么」「准备写入什么」「哪些需要确认」。
- 预览时按「目标表 / 新增或更新 / 字段 / 来源证据 / 不确定项」组织，不倾倒长篇原文。
- 获得确认后只执行预览中列出的变更；写入后回读对应记录，报告成功、跳过和失败数量。
- 日期使用
YYYY-MM-DD；如原文包含时间和时区，在说明字段保留完整信息。 - 需要离线汇总时，使用
scripts/workbench_tools.py：
python3 scripts/workbench_tools.py --data-dir data validate
python3 scripts/workbench_tools.py --data-dir data deadlines --within 30 --format markdown
python3 scripts/workbench_tools.py --data-dir data context --format markdown
python3 scripts/workbench_tools.py --data-dir data ics --output university-deadlines.ics
