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index ef9b567..cbf03fe 100644
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@@ -1,202 +1,41 @@
-# pipeline-service v3.0 — 通用产线执行引擎
+# pipeline_service
 
-## 定位
+产线执行引擎 —— 任务调度、步骤执行、人工任务交互、LLM 桥接。
 
-通用产线执行引擎模块。把 Hermes Agent 验证过的业务流程固化为可重复、可并发的产线业务环境。
+## 功能
 
-**v3.0 新增：** 人工交互步骤（human_task/approval_gate）、step_type 可装卸注册、多角色协作。
-
-## 核心价值
-
-- Hermes Agent 中用 cron/delegate/terminal 跑通的流程 → 固化为产线步骤定义 → pipeline-service 自动调度执行
-- 一次验证，无限次自动执行
-- 多租户并发：同一产线，不同租户同时使用，数据完全隔离
-- **人机协作：** 自动步骤 + 人工步骤混合执行，支持审批驳回回退
-
-## 架构
-
-```
-宿主应用 (pipeline-app / 其他)
-  │
-  ├── load_pipeline_service()  ← 注册函数到 ServerEnv
-  │
-  ├── 任务生命周期
-  │   ├── pipeline_submit(tenant_id, pipeline_id, owner_id, title, params)
-  │   ├── pipeline_list(tenant_id, pipeline_id?)
-  │   ├── pipeline_detail(tenant_id, task_id)
-  │   ├── pipeline_node(tenant_id, task_id, step_name, version?)
-  │   ├── pipeline_modify(tenant_id, task_id, updates, rerun_from)
-  │   ├── pipeline_pause(tenant_id, task_id)
-  │   ├── pipeline_resume(tenant_id, task_id)
-  │   └── pipeline_cancel(tenant_id, task_id)
-  │
-  ├── 步骤类型注册（可装卸）
-  │   ├── pipeline_step_types()                    ← 列出所有类型
-  │   ├── pipeline_register_step_type(type, meta)  ← 注册新类型
-  │   └── pipeline_unregister_step_type(type)      ← 卸载类型
-  │
-  ├── 人工交互
-  │   ├── human_task_complete(tenant_id, task_id, step_name, data, operator)
-  │   ├── approval_approve(tenant_id, task_id, step_name, reviewer, comments)
-  │   ├── approval_reject(tenant_id, task_id, step_name, reviewer, comments, rollback_to)
-  │   └── human_task_list(tenant_id?, role?, user?, status?)
-  │
-  └── Handler管理
-      └── pipeline_register_handler(step_type, fn)
-```
-
-## 引擎工作原理
-
-1. **提交任务** → 读取 pipeline_steps 表的步骤定义 → 创建 pipeline_task_steps 记录 → 启动执行
-2. **执行循环** → 解析 DAG 依赖图 → 找到可执行步骤 → 判断步骤类型：
-   - **自动步骤：** 调用 handler → 存 artifact → 继续下一步
-   - **交互步骤（human_task/approval_gate）：** 创建 human_tasks 记录 → 步骤进入 waiting → 任务进入 waiting
-3. **人工完成** → 调用 human_task_complete/approval_approve → 步骤标记完成 → 恢复执行
-4. **审批驳回** → 调用 approval_reject(rollback_to=步骤名) → 回退指定步骤 → 级联重跑
-5. **多租户** → 所有查询按 tenant_id 隔离
-
-## 状态机
-
-### 任务状态
-```
-submitted → running → completed
-                    → failed
-                    → paused → running (resume)
-                    → waiting → running (human complete)
-                    → cancelled
-```
-
-### 步骤状态
-```
-pending → running → completed
-                  → failed
-                  → skipped
-                  → waiting → completed (human complete)
-                            → rejected (approval reject)
-```
-
-## step_type 可装卸
-
-每条产线可以注册自己的 step_type，引擎按类型匹配 handler 和交互协议。
-
-```python
-# 注册一个 SDLC 产线的步骤类型
-from pipeline_service import register_step_type, register_handler
-
-# 注册自动步骤
-register_step_type("code_review_auto", {
-    "display_name": "自动代码审查",
-    "category": "devops",
-    "is_interactive": False,
-})
-
-# 注册人工步骤
-register_step_type("code_review_manual", {
-    "display_name": "人工代码审查",
-    "category": "interactive",
-    "is_interactive": True,
-    "form_schema": {
-        "type": "object",
-        "properties": {
-            "approved": {"type": "boolean", "title": "是否通过"},
-            "comments": {"type": "string", "title": "审查意见"}
-        }
-    },
-    "timeout_hours": 48,
-    "on_timeout": "escalate",
-})
-
-# 注册 handler（自动步骤需要，交互步骤不需要）
-register_handler("code_review_auto", auto_review_handler)
-```
-
-### 内置交互类型
-
-| step_type | 用途 | 行为 |
-|-----------|------|------|
-| human_task | 人工填写表单/执行操作 | 步骤 waiting → 人提交 → 继续 |
-| approval_gate | 审批关卡 | 步骤 waiting → 通过继续 / 驳回回退 |
-
-### 步骤定义中的配置
-
-在 pipeline_steps 表的 step_config JSON 中指定交互参数：
-
-```json
-{
-    "deps": ["develop"],
-    "assignee_role": "reviewer",
-    "assignee_id": "user123",
-    "form_schema": {"type": "object", "properties": {...}},
-    "timeout_hours": 48,
-    "on_timeout": "escalate"
-}
-```
+- **任务执行**：DAG 步骤调度与状态机
+- **人工任务**：审批/输入等待与交互
+- **LLM 桥接**：统一 LLM 调用接口
+- **Agent Loop**：AI Agent 多轮任务执行
+- **意图分类**：自然语言意图识别
+- **产物管理**：步骤输入输出存储
 
 ## 数据表
 
-| 表名 | 用途 |
-|------|------|
-| pipeline_tasks | 任务主表（tenant_id 隔离） |
-| pipeline_task_steps | 任务步骤执行记录 |
-| pipeline_artifacts | 步骤产物（input/output，支持版本） |
-| **pipeline_human_tasks** | **人工任务记录（v3新增）** |
-| **pipeline_step_types** | **步骤类型注册表（v3新增）** |
-| pipeline_steps | 产线步骤定义（由 pipeline_core 模块管理） |
-| pipelines | 产线定义（由 pipeline_core 模块管理） |
+| 表 | 说明 |
+|---|------|
+| pipeline_tasks | 任务实例 |
+| pipeline_task_steps | 步骤执行记录 |
+| pipeline_artifacts | 步骤产物 |
+| pipeline_human_tasks | 人工任务 |
+| pipeline_step_types | 步骤类型注册 |
 
-## 宿主集成
-
-任何应用只需一行代码即可使用：
-
-```python
-from pipeline_service.init import load_pipeline_service
-load_pipeline_service()
-```
-
-宿主负责：
-- HTTP 路由（ahserver 管）
-- 用户认证（RBAC 管）
-- 前端交互（bricks 管）
-- 产线定义和定价（pipeline_core/ops/dist 管）
-
-pipeline-service 只做：调度 + 执行 + 存储 + 人工交互。
-
-## 目录结构
-
-```
-pipeline-service/
-├── pipeline_service/
-│   ├── __init__.py        # 包导出
-│   ├── init.py            # load_pipeline_service() + ServerEnv 注册
-│   ├── state.py           # DAG 解析、步骤状态机
-│   ├── handler.py         # 步骤处理器注册表
-│   ├── step_registry.py   # 步骤类型注册表（v3新增）
-│   ├── human.py           # 人工任务操作（v3新增）
-│   ├── storage.py         # MySQL 存储层（sqlor）
-│   ├── executor.py        # 执行循环
-│   └── handlers_ktv.py    # KTV产线专用 handlers
-├── models/
-│   ├── pipeline_tasks.json
-│   ├── pipeline_task_steps.json
-│   ├── pipeline_artifacts.json
-│   ├── pipeline_human_tasks.json    (v3新增)
-│   └── pipeline_step_types.json     (v3新增)
-├── init/
-│   └── data.json          # appcodes 初始化数据
-├── pyproject.toml
-└── README.md
-```
-
-## 构建与部署
+## 安装
 
 ```bash
-cd ~/repos/pipeline-service
-pip install .
-
-# 建表
-json2ddl mysql models/ > mysql.ddl.sql
-mysql -u root -p pipeline < mysql.ddl.sql
-
-# 加载 appcodes
-# (通过宿主应用的 build.sh 自动加载 init/data.json)
+cd pkgs/pipeline-service && pip install .
 ```
+
+## 核心模块
+
+| 文件 | 职责 |
+|------|------|
+| `executor.py` | 任务/步骤调度引擎 |
+| `storage.py` | 数据库读写 |
+| `llm_bridge.py` | LLM API 调用 |
+| `agent_loop.py` | AI Agent 多轮执行 |
+| `human.py` | 人工任务处理 |
+| `intent_classifier.py` | 意图识别 |
+| `state.py` | 状态机 |
+| `step_registry.py` | 步骤类型注册表 |
diff --git a/skill/SKILL.md b/skill/SKILL.md
new file mode 100644
index 0000000..d1ce4f0
--- /dev/null
+++ b/skill/SKILL.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+---
+name: pipeline-service
+description: "Pipeline execution engine — task scheduling, step DAG execution, human task interaction, and LLM bridging."
+---
+
+# pipeline_service
+
+Core execution engine that drives pipeline task lifecycle: scheduling, DAG step execution, human-in-the-loop interaction, and LLM integration.
+
+## Architecture
+
+```
+pipeline_service/
+├── executor.py            # Task/step scheduling engine
+├── storage.py             # Database CRUD (pipeline_tasks, task_steps, artifacts)
+├── llm_bridge.py          # Unified LLM API call interface
+├── agent_loop.py          # AI Agent multi-turn execution loop
+├── human.py               # Human task interaction (approval, input)
+├── intent_classifier.py   # Natural language intent recognition
+├── state.py               # Task/step state machine
+├── step_registry.py       # Step type handler registry
+└── init.py                # ServerEnv registration
+```
+
+## Data Model
+
+| Table | Purpose |
+|-------|---------|
+| `pipeline_tasks` | Task instances (id, pipeline_id, status, version, params) |
+| `pipeline_task_steps` | Step execution records (task_id, step_name, state, input, output) |
+| `pipeline_artifacts` | Step input/output artifacts |
+| `pipeline_human_tasks` | Human-in-the-loop tasks (approval, input forms) |
+| `pipeline_step_types` | Registered step type handlers |
+
+## Key Functions (registered via ServerEnv)
+
+- `submit_task()` — Create and start a new task
+- `get_task_detail()` — Task state + all steps
+- `get_task_steps()` — Steps for a task
+- `control_task()` — Pause/resume/cancel
+- `restart_task()` — Restart completed/failed task
+- `list_tasks()` — Task list with filters
+- `llm_call()` — LLM API call
+- `call_llm()` — SDLC handler interface (delegates to llm_call)
+
+## Pitfalls
+
+- **DBPools init**: Must check `db.databases` and load from `config.databases` if empty. DBPools() is NOT a singleton.
+- **sor.R() → sqlExe**: Never use `sor.R('table', where, sort)` 3-arg. Use `sqlExe("SELECT ... WHERE ... ORDER BY", params)`.
+- **dir() → vars()**: Use `vars(rec)` not `dir(rec)` for attribute iteration — `dir()` includes methods.
+- **dict access → getattr**: sqlor returns DictObject, not dict. Use `getattr(rec, 'field')` not `rec['field']`.
+- **pipeline_service must be pip installed**: After git pull on server, run `pip install --upgrade`.
+SKILLEOF