Feat/lbs repo version

.gitignore

@@ -45,6 +45,8 @@ htmlcov/
 # Database
 *.db
 *.sqlite3
+skillos/skillos/storage/embedding_cache/
+**/storage/embedding_cache/
 
 # Docker
 .dockerignore
@@ -54,5 +56,7 @@ htmlcov/
 *.bak
 idea.txt
 
+skillos/skillos/storage/skill_repo/SkillStorage
+**/storage/skill_repo/SkillStorage
 # Runtime SkillStorage repository
 skillos/skillos/storage/skill_repo/SkillStorage/

.gitmodules

@@ -0,0 +1,3 @@
+[submodule "vendor/anthropic-skills"]
+	path = vendor/anthropic-skills
+	url = https://github.com/anthropics/skills.git

docs/modules/01-skill-repository.md

@@ -84,6 +84,24 @@ async def get_stats() -> Dict[str, Any]
 
 第一阶段只保证基础边、子图、依赖链、执行顺序和统计可用；根据 `sub_skill_ids` 自动建边、相似关系发现、复杂图分析放到后续阶段。
 
+### Heterogeneous Graph
+
+当前开发主线已经从“只包含 Skill 节点的同质图”升级为“异构知识图”。旧的 `SkillEdge` / `SkillSubgraph` 仍保留，用来兼容执行层、治理层和已有测试；新的 demo 图会把以下实体作为一等节点保存：
+
+- `skill`：抽象出的可执行 / 可复用 Skill。
+- `task`：用户任务或历史任务。
+- `trajectory`：操作轨迹来源。
+- `document`：说明文档或操作规范。
+- `api_doc`：API 文档或接口说明。
+- `tool`：外部工具或系统能力。
+- `script`：代码脚本来源。
+- `test`：测试样例或验证结果。
+- `version`：Skill 版本节点。
+- `feedback`：执行反馈、反思或演化建议。
+- `agent`：系统内管理图和生命周期的 Agent。
+
+异构边使用独立关系类型，例如 `derived_from`、`uses`、`requires`、`composes_with`、`verified_by`、`evolves_from`、`version_of`、`feeds_back_to`。启动 demo 时会通过静态脚本 seed 一组 source → skill → version/test/tool/feedback 的图数据，后续可以逐步替换为 Extractor / Normalizer / Summarizer / Indexer Agents 的真实输出。
+
 ## API 端点
 
 现有 API 路径保持不变：

docs/modules/04-self-management-agents.md

@@ -146,6 +146,34 @@ EVENT_TYPES = {
 }
 ```
 
+### 固定输入 Pipeline 的内部 Agent 管理
+
+当前 demo 已将 Knowledge Import 的 `parse-and-create` 接入 Self-Management Agents，而不是由 API 路由直接写 Skill / Graph。
+
+固定研究输入的内部链路为：
+
+```
+ExperiencePipeline
+  Extractor → Normalizer → Summarizer → Indexer
+        │
+        ▼
+MetaControllerAgent.manage_ingested_unit()
+        │
+        ├── SkillBuilderAgent.build_from_experience_unit()
+        │     从结构化 experience unit 生成 S1 Candidate Skill
+        │
+        ├── SkillAuditorAgent.audit()
+        │     本地规则审计 schema / safety，demo 固定输入不强制走 LLM
+        │     通过后推动 Skill: S1 Candidate → S2 Draft → S3 Verified
+        │
+        └── SkillLibrarianAgent
+              register_new() / update()
+              index_ingested_unit_graph()
+              写入 source、tool、api_doc、test、version、skill 节点和关系边
+```
+
+API 响应会返回 `agent_trace`，前端 Knowledge Import 页面用它展示内部 Agent 管理过程。
+
 ---
 
 ## 12 个 Meta-Skills（Strategic L3）

docs/modules/05-frontend-api-pipeline.md

@@ -36,7 +36,7 @@
 | `/` | `Dashboard.tsx` | 系统概览：核心指标、类型分布、健康报告、Self-Evolution Metrics、实时事件 |
 | `/demo` | `SelfEvolutionDemo.tsx` | **EMNLP 核心展示**：完整自演化闭环（检索→规划→执行→记录→学习） |
 | `/wiki` | `SkillWiki.tsx` | Skill 目录：搜索、过滤、详情抽屉、发布/废弃操作 |
-| `/graph` | `SkillGraph.tsx` | 交互式知识图谱（AntV G6）：节点/边类型过滤、子图展开 |
+| `/graph` | `SkillGraph.tsx` | 交互式异构知识图谱（AntV G6）：Source / Skill / Tool / API / Test / Version / Feedback 节点展示与关系过滤 |
 | `/execution` | `AgentExecution.tsx` | 任务执行：检索到的 Skill 展示、步骤结果、经验记录反馈 |
 | `/evolution` | `Evolution.tsx` | 健康监控：degraded/critical Skill 列表、修复、演化周期 |
 | `/lifecycle` | `LifecycleDemo.tsx` | 状态机可视化：S0-S7 转换演示 |
@@ -157,8 +157,8 @@ class AppState:
 
 | 方法 | 路径 | 功能 |
 |------|------|------|
-| GET | `/graph` | 完整图谱 |
-| POST | `/graph/subgraph` | 子图 |
+| GET | `/graph` | 完整异构图谱；内存 demo 优先返回 source / skill / tool / api_doc / test / version / feedback 等节点 |
+| POST | `/graph/subgraph` | 指定 Skill 周边的异构子图 |
 | POST | `/graph/edges` | 添加边 |
 | GET | `/graph/{id}/dependencies` | 依赖链 |
 | GET | `/graph/{id}/execution-order` | 执行顺序 |
@@ -216,6 +216,8 @@ class AppState:
 | `api_doc` | API 文档/OpenAPI 规范 | REST API 描述 |
 | `script` | 代码脚本 | Python/JavaScript 函数 |
 
+当前 demo 优先支持固定研究输入：前端 Knowledge Import 页面提供静态 JSON fixture，后端 pipeline 会跳过真实采集，直接解析 `skills[]` 数组并生成结构化经验单元。`parse-and-create` 现在通过 `MetaControllerAgent` 调度 `SkillBuilderAgent`、`SkillAuditorAgent` 和 `SkillLibrarianAgent`，创建或复用 Skill，并同步写入异构图节点与关系，包括 source、tool、api_doc、test、version 和 Skill 节点。响应中的 `agent_trace` 用于前端展示内部 Agent 管理过程。
+
 ### 关键数据结构
 
 ```python