设计一套模块化的Fluent Skills

前阵子说到利用AI驱动Fluent的skill，趁着上周末智谱搞活动送了3亿token，猛起蹬了两天。一番打磨下来，感觉用来做一些不太复杂的仿真任务问题不大。不过用着用着就觉得还是可以改进一波。（skill我放到星球了，有兴趣的道友可以下载：https://t.zsxq.com/GAM0Q ，放到任何支持agent的AI中可以直接使用）

这个skill存在的主要问题是，工作任务过于臃肿，模块没有独立，后期扩展相对麻烦。懒得弄了。

然后我重新又重新构建了一套松耦合的skills。

整体工作流程是这样的：

1. 解析意图 — fluent-orchestrator 解析用户自然语言，填充 task_contract.json 需求快照
2. 调度 MESH — fluent-mesh-manager 生成/导入网格 + 质量门禁
3. 调度 OPTIMIZE — fluent-solver-optimizer 工程决策，产出最优参数集
4. 调度 SETUP — fluent-solver-builder 翻译参数 → 生成pyFluent 代码并执行
5. 调度 POST — fluent-post-processor 出图、报告

所有的工作均由 fluent-orchestrator 进行调度，Skills间采用json文件进行通讯。后期如果想要扩充模块也简单，只需要在 fluent-orchestrator 中添加路由，以及修改通讯文件即可。比如想要添加一个结果评估模块，那么可以将其安排在后处理之后，在fluent-orchestrator中添加一个流程步骤即可。

后期还有挺多的工作要做，每个skill都需要调校，还需要挂接知识库作为规则。要做一套可靠的自动仿真agent还是挺麻烦的。做一个能用的很简单，AI两下子就可以搞出来，但要做一个好用且可靠的，需要花费大量的时间和精力，还有token。

（完）