feat(skills): 新增 run-forensics —— 从录像里回答「上一次运行为什么那么做」

[xizhuomengcontin]

新增一个 skill：run-forensics —— 追问一次已经跑完的运行时，从录像里读答案，而不是让模型回忆。

利益披露：OrcaReplay 是我维护的（Apache-2.0，npm，Node 20+，无付费档、无账号、无托管服务）。本 skill 驱动的就是它。

为什么是这个 skill

让 agent 解释「你刚才为什么那么做」，它是在总结自己的上下文窗口——工具返回值、shell 退出码、没人提过但确实被改动的文件，早就不在窗口里了。于是答案来得流畅、笃定、偶尔是错的。这比「我不知道」更糟：它会被相信，然后被写进 commit message。

skill 的全部内容就是强制一条规则：问的是已经发生的事，就先读录像。

两个国内开发者的具体痛点

README 说「中国开发者痛点优先」，所以把这两条写进了 skill 正文，而不是放在 PR 里说漂亮话：

1. 重跑一次会话是零 token 成本的。 回放时不联系模型提供方，录下来的响应逐字节放回去。调 prompt、验证失败能不能复现、给同事演示——都不再按次计费。用中转/网关按量付费的人最直接受益。
2. 「我到底连到了哪个端点」变成可查的事实。 各家工具读的环境变量并不统一：有的读 OPENAI_BASE_URL，有的只认 OPENAI_API_BASE，有的在配置里钉死、环境变量完全无效。录像记的是实际发出去的请求，所以「明明设了中转地址却还是走了官方」不用靠猜。

三条不能说的话，写在 skill 里

• 回放对上了不等于确定性结论。 它证明这次录像能复现，不是模型稳定。
• egress=blocked 只挡模型提供方的出网，不是网络隔离。 回放时录到的工具调用照样真执行——录到过 curl 就会再次访问网络。回放不是沙箱。
• 默认适配器不捕获 embedding 调用。 RAG 的检索那一步不在 trace 里，哪怕对话轮次完整。

分类这件事想请你定

它既不是翻译，也不是上游历史保留，所以按排除法放进了「中国原创」那张表。但它和前四个 chinese-* 不同——那四个是手动调用的参考资料，这个是自动触发的工具型 skill，性质更接近 mcp-builder / workflow-runner。

如果你觉得该单开一类、或者改名、或者改成手动调用，说一声我就改。计数我已经按「原创 5 个、全仓 21 个」全仓同步了（简繁两版 README、GEMINI.md、docs/README.aider.md 共 4 个文件），换分类的话我重新同步一遍。

依赖外部 CLI 这点

skill 需要 npm i -g orcareplay。开 PR 前确认过这在本仓是可接受的：workflow-runner 同样依赖外部项目（agency-orchestrator 的 YAML 格式）。

校验

• frontmatter 四个必填字段齐全（name / description / version / license），对照 ci.yml 里的检查逻辑本地跑过。
• scripts/audit.sh 有 3 个 P0 失败（hooks/run-hook.cmd 不可执行、brainstorm server.cjs 漂移、dot 图孤儿节点）——这三个在干净 main 上一模一样，我把 skill 移走后重跑确认过，不是本 PR 引入的，也没顺手改。