用途：把每条 Telegram 消息映射为六种意图之一并抽取参数，输出 JSON 供下游技能消费，便于 Chief of Staff 路由到正确角色。
主要能力：六种意图为 research（研究类问题，抽取 topic、time_budget、use_corpus，路由 Margot）、ticket（建单，抽取 team、project、title、priority，路由 Dispatcher→Linear MCP）、reply（回复/起草，抽取 recipient、medium、body_hint，路由 Scribe）、reminder（提醒，抽取 when 的 ISO-8601 绝对时间与 what）、flow（多步流程，抽取有序 steps[]）、unknown（不匹配时由 CoS 追问澄清）。
算法：先走正则快速路径，约 12 条高精度模式，若恰好一条匹配则直接返回；若 0 条或 ≥2 条匹配，则走 Claude 六分类慢路径，返回意图、推理轨迹与置信度。置信度低于 0.6 判为 unknown，不基于猜测路由。相对日期（如 Thursday、tomorrow morning）一律按用户本地时区转换为绝对 ISO-8601。若原始消息命中信用卡/账号/SSN 形态正则，强制 intent 为 unknown 并记录警告。
输出 schema：包含 intent、confidence、fields、raw_message、originating_chat_id、originating_message_id、received_at。
不适用场景：字面命令（/ack、/panic、/turbopack）绕过意图解析，交给 swarm/orchestrator.py 现有命令处理器；对已有草稿消息的 Telegram 表情回应属于 HITL 信号，交给 telegram-draft-for-review 的 reaction handler；未 @提及 Pi-CEO 的广播群消息限流并忽略。
验证：粘贴 10 条样例消息（3 research、3 ticket、2 reply、2 reminder），期望 ≥8/10 分类正确且置信度 ≥0.6。
限制：Wave 1 仅支持英文；不支持语音转写（Wave 3）；每条消息独立分类，不保留线程上下文。安装命令、收费与价格信息暂未提供。