用途：帮助用户把缺少分类功能的 IM 软件中的联系人和群组整理成结构化数据资产，支持后续清理与归档。核心概念包括全集（Everything）、一级分类（Primary Category，如所有联系人/群组）、二级分类（Secondary Category，如重要群组）、漏斗分析（Funnel Analysis，对比全集与各级分类找出未分类项）。
使用方式：工作目录遵循生命周期，01-raw 存放原始截图，02-cropped 存放裁切压缩图，03-ocr 存放 OCR 的 YAML 片段，04-merged 存放合并文件，05-classified 为人工调整分类区，06-report 存放报告与建议。流程为：先把截图按分类文件夹放入 01-raw，然后询问用户裁切参数（左、上、宽、高），用 python <path/to/skill>/scripts/crop.py . "everything" 0 200 1000 2000 裁切；对每个子目录执行 python <path/to/skill>/scripts/compress.py . "everything" 压缩；读取 scripts/ocr.md 中的 prompt 用多模态模型 OCR，结果保存到 03-ocr；用 python <path/to/skill>/scripts/merge.py . 合并，在 04-merged 生成汇总；将 04-merged 复制到 05-classified 供人工调整；用 python <path/to/skill>/scripts/analyze.py . 分析，扫描 everything 注入 groups 属性、对比二级分类识别未分类项，生成 06-report/uncategorized_people.yaml 和 uncategorized_groups.yaml；最后据报告删除或归档。
适用场景：IM 联系人/群组需要批量分类、清洗和归档时。限制：需用户提供截图并确认裁切参数、进行人工分类调整；依赖多模态模型 OCR 和相应脚本环境；其他收费、价格或平台信息暂未提供。