用途：把任何描述某类任务如何完成的来源（SKILL.md、聊天记录、runbook、普通文字）转成可运行的 trace——一个存放 DAG 的文件夹，人和 AI 在工作运行时都能读取。覆盖从空白文件夹到完成运行的全过程。
主要能力：用 flowtrace 二进制驱动全流程。先读 references/CLI.md（系统契约：命令、trace.json schema、reply payload schema、路径规则、状态机）和来源本身。获取二进制顺序：优先 $TRACE_BIN；否则 PATH；否则在 flowtrace 检出中用 target/release/flowtrace 或 target/debug/flowtrace，或从仓库根运行 ./scripts/install.sh；否则先 git clone https://github.com/AIScientists-Dev/Flowtrace.git 再运行其 ./scripts/install.sh。构建需 Node 和 Rust，首次需几分钟。可用 flowtrace <cmd> --help 和 flowtrace explain <type> 自文档。
使用方式：1) 脚手架：flowtrace init <slug> 在当前目录创建子文件夹。2) 把来源提炼成 DAG：填 trace.json#steps，为每步设 from_steps 上游依赖；判断并行与扇入，不要压平成直线；只有具备独立输入输出的认知动作才提升为节点，否则折入 STEP.md；按交付物而非方法拆分互斥路径。用 flowtrace validate 和 flowtrace show --fmt mermaid 检查。3) 忠实性验证：让独立第二方（理想是新 agent）对照来源检查 DAG，修正遗漏或臆造。4) 每步写 steps/<id>/STEP.md 契约（可选 YAML frontmatter + 正文）。5) 输入是普通文件，放入 resources/ 并在 reads: 指向。6) 运行生命周期：RUN=$(flowtrace run new --name "first run" | tail -1)；flowtrace step <id> running --message "..."；写资产到 runs/$RUN/<id>/；flowtrace step <id> done --asset <file>；flowtrace reply < reply.json；最后 flowtrace deliverable done --asset <step_id>/<final-output>；flowtrace run show 确认。7) flowtrace serve 在 http://localhost:3000 查看 DAG。
复用与转向：复用是恢复计划、开新 run、替换 resources/ 输入文件、按依赖顺序重跑生命周期，每次写入都带 --run "$RUN"。转向是在同一 run 内改某步并重跑其下游：flowtrace show --downstream <id> 取传递依赖（拓扑序），重跑该步及下游，再重新确认 deliverable。
限制与注意：CLI 不跟踪陈旧状态，传播由你负责；只有声明的资产会被提交，STEP.md 和输入文件不会被生命周期提交；--asset 在 step 与 deliverable 下路径锚定不同（step 相对 vs run 相对）；reply 至少需 headline 和 status，建议先读 flowtrace explain reply 与 reply.evidence；终端 sink 节点可能被旧二进制误报 orphan_step，属良性。来源未提供收费、价格、平台等信息。