工具是否真的被用過要回到執行紀錄
這是一套為 Agent SKILL 打造的「執行軌跡與呼叫稽核系統（Skill Work Log）」。當工作區累積了 88 個工具，單靠目錄無法得知哪些真正進入生產任務；系統在每次技能呼叫後，自動將時間、目標、摘要與檔案異動寫入獨立 SQLite，並編譯為可視化的維運日誌儀表板。
頁面統計來自 2026-08-30 15:27 的 /check-wf 快照：1,886 筆 SQLite 呼叫紀錄、76 個主要技能訊號，86 / 88 個目錄技能曾參與任務。呼叫多不等於產值高，仍要回到任務脈絡判讀。
能力目錄還要接上使用紀錄
Workspace Skill Inventory 說明工具存在；Skill Work Log 記下它何時被呼叫、任務是否涉及寫入，以及摘要留下了什麼。兩者對照後，才看得出某個 SKILL 是反覆支援日常工作，或只在建立時試用過。
呼叫熱度分析
看哪些 SKILL 在實際任務中被反覆叫用，而不是只停留在 能力目錄 或展示頁。
寫入與唯讀佔比
1,593 筆修改紀錄對照 293 筆純唯讀分析，區分工具是在做稽核、整理，還是真的改動筆記與索引。
活躍週期頻譜
用 30 天更新趨勢看出使用尖峰，回頭對照那段時間實際在修哪些流程。
SQLite 成為穩定紀錄來源
使用紀錄從 Markdown 移到獨立 SQLite 後，儀表板可以按技能與時間查詢，不必重新解析整份歷史文件。2026-08-30 快照顯示 skill-creator、skill-reviewer、daily-dream-cycle、check-wf 與 obsidian-brain-ops 反覆出現在規則修補、巡檢與知識整理任務中。
每筆紀錄要照看什麼
work log現在先不把話說滿
current stage- 日誌覆蓋率1,886 筆呼叫軌跡已能看出使用方向，但還不適合拿來做嚴格的統計推論。
- 卡點模式識別反覆出現的異常與修補任務，會被帶回腳本、README 與 skill 規則中處理。
- 回饋到維護工作Work Log 的價值不在打卡，而是指出哪個 SKILL 該重構、哪個規則該補防呆。
每次執行留下五個欄位
log_skill_call.py 在技能執行時寫入時間、SKILL、目標、摘要與是否修改檔案。巡檢管線讀取 SQLite 後編譯靜態儀表板；legacy Markdown 只保留匯入用途。
日誌寫入
how records are captured- Structured Skill Log透過
scripts/log_skill_call.py寫入AI-Assets/Vault_Governance/Skill_Log/skill_call_log.sqlite3，留下時間戳記、呼叫 SKILL、目標、摘要與是否修改檔案。 - Audit Metadata
payload_hash與 SQLite schema 支援去重、索引與後續查詢；legacy Markdown 只作歷史匯入來源，不再當 dashboard 主資料層。 - Static Compilation巡檢管線直接查 SQLite 後編譯成靜態看板；正式 Skill Log 不與其他 AI audit DB 或 Agent Worklog DB 共用，資料邊界更清楚。
目前可用的判讀訊號
available fields- 時間與技能時間戳記與 SKILL 名稱支援依日期、工具與共同出現關係查詢。
- 異動訊號
modified標示任務是否回報檔案異動；它不代表任務已成功完成。 - 目標與摘要目標欄位與執行摘要保留任務脈絡，讓排行與尖峰能回查原因。
重複出現的任務值得回頭檢查
呼叫紀錄顯示巡檢調校、資訊流清理與異常修復反覆出現。維護者可以沿著摘要回查原因，再決定把做法補進腳本、README 或 SKILL 規則。
RAG 自動化巡檢調校
obsidian-brain-ops 與 check-wf 的呼叫常連在一起，提醒我檢查 YAML、雙向連結與 CLI-First 規範是否真的被遵守。
日常資訊流清理
daily-dream-cycle 用 Sample Gate 區分失敗與人工確認，再依 dry-run 結果決定是否寫入 Wiki 或封存來源。
異常防呆與故障修復
當紀錄出現編碼損毀、斷頭引用或 evidence source 不一致時，下一步會回到 Vault Health Report 與修復腳本，例如 metadata-validator、repair_evidence_sources.py。
三張儀表板形成一條維護鏈
Skill Inventory 列出工具與文件狀態，Vault Health 檢查工具將要操作的內容，Skill Work Log 補上執行後的行為紀錄。維護者依三份資料決定下一輪要修哪裡。
查看使用紀錄
Skill Work Log 留下技能進入任務後的目標、摘要與異動訊號。
安排修補
維護者依三份資料決定補文件、改規則、修腳本或停止維護。
紀錄能回答什麼也有明確限制
Work Log 可以證明工具被呼叫過、任務是否回報異動，以及當時留下什麼摘要。任務成敗與實際效益仍要查看對應交付物。
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這套工作區分為兩大主軸：左側「知識生命週期」掌管外部訊號採集、每日增量入庫與存量衝突融合；右側「治理與觀測」提供能力目錄檢索、Vault 健康巡檢與執行日誌稽核。
知識生命週期
Morning Briefing 接外部訊號，Dream Cycle 處理每日增量；遇到重複或衝突時交由 Dream Fusion 收斂。
治理與觀測
Skill Inventory 盤點可用工具，Vault Health 掃描維護風險，Work Log 記錄實際呼叫與修改軌跡。