refactor(kb-workflow): 完善SKILL.md，明确每个步骤的子技能名称和输入输出

skills/kb-workflow/SKILL.md

@@ -32,23 +32,51 @@ python3 kb_workflow.py --check --url "[URL]"
 
 ### 步骤 2: 链接解析
 
-启动 kb-link-parser 子代理，传入 URL，返回链接解析结果文件路径。
+**启动子代理：** `kb-link-parser`
+
+**输入：** 用户的 URL
+
+**预期输出：** `pending/{platform}_{id}.link.json`
 
 ### 步骤 3: 元数据提取
 
-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。
+**启动子代理：** 根据平台选择
+- Bilibili → `kb-bilibili-metadata`
+- 知乎 → `kb-zhihu-metadata`
+
+**输入：** 步骤 2 输出的文件路径
+
+**预期输出：** `metadata/{platform}_{id}.meta.json`
 
 ### 步骤 4: 内容下载
 
-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。
+**启动子代理：** 根据平台选择
+- Bilibili → `kb-bilibili-content`
+- 知乎 → （暂无）
+
+**输入：** 步骤 3 输出的文件路径
+
+**预期输出：**
+- `content/downloads/{platform}_{id}.mp4`
+- `content/subtitles/{platform}_{id}.srt`（可能没有）
 
 ### 步骤 5: OCR 处理
 
-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。
+**启动子代理：** `kb-ocr-processor`
+
+**输入：** 步骤 4 输出的字幕文件路径（没有字幕则用视频文件路径）
+
+**预期输出：** `content/{platform}_{id}.txt`
 
 ### 步骤 6: 深度分析
 
-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。
+**启动子代理：** `kb-deep-analyzer`
+
+**输入：** 
+- 步骤 3 输出的元数据文件路径
+- 步骤 5 输出的文字内容文件路径（如有，否则用元数据文件路径）
+
+**预期输出：** `analyzed/{platform}_{id}.md`
 
 ### 步骤 7: 归档
 
@@ -65,14 +93,23 @@ python3 kb_workflow.py --archive "[分析报告文件路径]"
 - 最终文件路径
 - Git commit 信息
 
+## 子技能清单
+
+| 步骤 | 子技能 | 输入 | 输出 |
+|------|--------|------|------|
+| 2 | kb-link-parser | URL | pending/{p}_{id}.link.json |
+| 3 | kb-bilibili-metadata | link.json | metadata/{p}_{id}.meta.json |
+| 3 | kb-zhihu-metadata | link.json | metadata/{p}_{id}.meta.json |
+| 4 | kb-bilibili-content | meta.json | downloads/{p}_{id}.mp4, subtitles/{p}_{id}.srt |
+| 5 | kb-ocr-processor | srt/mp4 | {p}_{id}.txt |
+| 6 | kb-deep-analyzer | meta.json, txt | analyzed/{p}_{id}.md |
+
 ## 目录结构
 
 ```
 ~/work/knowledge-base/
 ├── archive/
 │   └── YYYY-MM-DD/
-│       └── {platform}_{id}.md
-│       └── {platform}_{id}.meta.json
 ├── pending/
 │   └── {platform}_{id}.link.json
 ├── metadata/