场景描述假设你维护一个技术博客，每周都要把一篇 raw draft（原始草稿）发布到网站。这个流程包括：读取 Markdown 草稿；提取标题、摘要、标签；检查格式问题（标题层级、代码块语言、图片路径）；生成符合站点规范的最终文章；输出发布检查清单。这个流程的每一步都依赖前一步的输出：没有提取信息就无法生成最终文章；没有格式检查就无法保证质量。这种步骤明确、顺序固定、前一步输出是后一步输入的工作流，就是典型的线性流程。线性流程是最常见、也最容易理解的 Skill 工作流模式。它对应 AI 工作流中的Prompt Chaining：把复杂任务拆成一连串顺序执行的 LLM 调用或操作，每一步只做一件事。方案设计什么是 Prompt ChainingPrompt Chaining 是一种把工作流拆分为顺序子任务的方法。每个子任务由一个相对独立的 prompt 或指令完成，前一个子任务的输出作为后一个子任务的输入。它的核心思想是：不要让模型一次做太多事，而是让它一次只做一件事，并把每一步的结果显式传递下去。这样做的好处：可控性高：每一步的输入输出都清晰可见；