refactor(kb-workflow): 简化SKILL.md，删除步骤2-6的代码

只保留简洁的步骤描述：启动子代理并传入上一步返回结果

skills/kb-workflow/SKILL.md

@@ -32,50 +32,29 @@ python3 kb_workflow.py --check --url "[URL]"
 
 ### 步骤 2: 链接解析
 
-运行 kb-link-parser：
-```bash
-cd kb-link-parser && python3 link-parser.py --url "[URL]"
-```
-
-手动保存结果到：`~/work/knowledge-base/pending/{platform}_{id}.link.json`
+启动 kb-link-parser 子代理，传入 URL，返回链接解析结果文件路径。
 
 ### 步骤 3: 元数据提取
 
-根据平台运行对应命令：
-
-Bilibili:
-```bash
-cd kb-bilibili-metadata && python3 bilibili_metadata.py --id [BV号] --type video --output ~/work/knowledge-base/metadata/{platform}_{id}.meta.json
-```
+根据步骤 2 返回的文件名提取平台，启动对应平台的元数据子代理，传入链接解析结果，返回元数据文件路径。
 
 ### 步骤 4: 内容下载
 
-根据平台运行对应命令：
-
-Bilibili:
-```bash
-cd kb-bilibili-content && python3 bilibili_content.py --id [BV号] --type video --output ~/work/knowledge-base/content
-```
+根据步骤 2 返回的文件名提取平台，启动对应平台的内容下载子代理，传入元数据文件路径，返回视频和字幕文件路径。
 
 ### 步骤 5: OCR 处理
 
-如果有字幕或视频，运行 OCR（30分钟超时）：
-```bash
-cd kb-ocr-processor && python3 ocr_processor.py --input [字幕或视频文件] --output ~/work/knowledge-base/content/{platform}_{id}.txt
-```
+如果有字幕或视频，启动 OCR 子代理，传入字幕或视频文件路径，返回文字内容文件路径。
 
 ### 步骤 6: 深度分析
 
-运行深度分析：
-```bash
-cd kb-deep-analyzer && python3 deep_analyzer.py --metadata ~/work/knowledge-base/metadata/{platform}_{id}.meta.json --content [元数据或OCR结果] --output ~/work/knowledge-base/analyzed/{platform}_{id}.md
-```
+启动深度分析子代理，传入元数据文件路径和文字内容文件路径（如有），返回分析报告文件路径。
 
 ### 步骤 7: 归档
 
 运行归档命令：
 ```bash
-python3 kb_workflow.py --archive ~/work/knowledge-base/analyzed/{platform}_{id}.md
+python3 kb_workflow.py --archive "[分析报告文件路径]"
 ```
 
 ### 步骤 8: 汇报完成
@@ -108,13 +87,6 @@ python3 kb_workflow.py --archive ~/work/knowledge-base/analyzed/{platform}_{id}.
     └── {platform}_{id}.md
 ```
 
-## 支持的平台
-
-| 平台 | 元数据命令 | 内容命令 |
-|------|-----------|---------|
-| Bilibili | kb-bilibili-metadata | kb-bilibili-content |
-| 知乎 | kb-zhihu-metadata | - |
-
 ## 辅助命令
 
 ```bash