用于 DrawForge 的引导技能。使用此技能可将代理加入 DrawForge GitHub 仓库，了解项目结构，运行规范的 c...
DrawForge Bootstrap. 这是 DrawForge 寄存器的轻量级登机技能
功能概述
DrawForge Bootstrap. 这是 DrawForge 寄存器的轻量级登机技能是一项面向实际任务的技能，主要用于这不是完整的 DrawForge 系统；工作是引导代理机到正确的 GitHub 寄存器 Docu 上。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
DrawForge Bootstrap
这是一个面向 DrawForge 仓库的轻量级上手技能。
它并非完整的 DrawForge 系统。 其作用是引导智能体（agent）准确定位至对应的 GitHub 仓库、文档、冒烟测试（smoke test）及执行流程。
DrawForge 本身是一个构建在 Microsoft Visio 基础之上的、由智能体驱动的闭环系统。 其目标是将参考图（reference figures）转化为可直接编辑的图表资产（diagram assets），通过辅助智能体以更接近胜任型人类用户的方式操作 Visio，而非将其当作一个“盲调用”的 API 接口。
该技能的能力范围
本技能可协助智能体完成以下任务：
- 理解 DrawForge 的核心目标与设计意图
- 定位正确的 GitHub 仓库及入门文档
- 规避随机性的首次运行行为，快速切入预设工作流
- 运行标准的冷启动冒烟测试（canonical cold-start smoke test）
- 基于 DrawForge Visio 闭环开始复现参考图
- 逐步产出可在 Visio 中由人类直接继续编辑的结果
典型成果
使用本技能后，智能体应能实现以下目标：
- 清晰阐述 DrawForge 的整体工作流
- 按正确的阅读顺序完成仓库的自助式初始化（bootstrap）
- 验证 Visio 桥接模块（Visio bridge）与执行路径是否正常工作
- 在具备更清晰分层意识的前提下开展图表复现工作
- 输出可编辑的
.vsdx文件，而非不可编辑的静态图像副本
本技能的设计目的
当智能体需要满足以下任一条件时，请使用本技能：
- 定位 DrawForge 的源代码仓库
- 快速掌握顶层架构概览
- 避免无约束、盲目的重试行为（free-form blind retries）
- 运行标准的冷启动冒烟测试
- 在正确的抽象层级（layer）中启动工作
适用场景
请在以下情形中启用本技能：
- 智能体首次进入 DrawForge 环境
- 新部署环境需在正式绘图任务前完成基础验证
- 用户希望借助智能体，通过 Visio 复现某张参考图
- 目标不仅是视觉上近似参考图，更要获得一份可直接在 Visio 中编辑的原生图表资产
本技能不包含的内容
本技能不打包整个仓库，也不包含以下内容：
- Visio 桥接代码（Visio bridge code）
- 基准测试用 PNG 图像（benchmark PNGs）
- 运行时产物（runtime artifacts）
完整项目托管于 GitHub 仓库：
https://github.com/qweadzchn/DrawForge
推荐工作流
- 将 GitHub 仓库克隆至本地。
- 阅读冷启动入门文档（cold-start entry documents）。
- 在开展开放式绘图任务前，先运行标准冒烟测试。
- 仅在上述步骤完成后，再进入实际任务或系统改进环节。
克隆仓库
git clone git@github.com:qweadzchn/DrawForge.git cd DrawForge
若无法使用 SSH 协议，请改用 HTTPS 地址。
阅读顺序
请优先阅读以下文件：
AGENT_START_HERE.mdAGENT_GUIDE.mdGET_STARTED.mddocs/human/setup/AGENT_COLD_START_SMOKE_TEST.mdMODE_POLICY.md
标准冒烟测试
在仓库根目录下执行：
python Setupprepare_smoke_test.py --config Setupexamplessmoke-test-inputpng-1.json python Setuprun_draw_job.py --config Setupexamplessmoke-test-inputpng-1.json python Setupexecute_drawdsl.py --config Setupexamplessmoke-test-inputpng-1.json --round 1 --save-final
预期输出文件：
OutputPreview/smoke-inputpng-1/round-01.pngOutputEditable/1_smoke_test_final.vsdx
路由规则（Routing rule）
在 DrawForge 内部协作时，请遵循以下归类原则：
- 若问题与特定轮次（round）强相关，则保留在 review 相关产物中
- 若问题具有结构性特征但仍需进一步验证，则撰写提案（proposal）
- 若已形成可复用的经验，则沉淀为一条 lesson
- 若共享修复方案已明确，则直接向对应所属 layer 提交补丁
下一步指引
请参阅：
README.mdCONTRIBUTING.mddocs/architecture/FEEDBACK_PROMOTION_LOOP.md
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