用途
lovstudio-fill-web-form 用于根据用户的本地知识库自动填写网页表单。当用户提供一个网页表单的 URL 并希望获得填写帮助时，例如会议演讲者申请、活动报名、个人资料表单，或任何可以从现有本地材料中找到答案的表单场景，都可以使用该技能。
主要能力
- 抓取网页表单并提取全部字段，包括标签、类型（text/textarea/select/radio/checkbox/file）、是否必填、适用选项、最小长度约束。
- 对单选/下拉字段进行第二次抓取以获取每个选项的准确文本。
- 深度检索用户本地知识库，查找个人/专业简介、演讲与会议经历、项目描述与成果、公司/组织信息、已发布文章及其主题、奖项、资质、媒体报道等。
- 将表单字段与检索到的内容进行映射与合成。
- 生成包含全部字段填写内容的 Markdown 文档。
使用方式
工作流程分为五步：
步骤 1：抓取并提取表单字段。使用 WebFetch 获取表单页面并提取所有字段；若存在单选/下拉字段，再进行一次 WebFetch 获取每个选项的准确文本。
步骤 2：深度检索本地知识库。启动 Explore 子代理进行非常彻底的检索，代理提示中必须包含步骤 1 得到的完整字段列表，并指示查找个人/专业简介、演讲/会议历史、项目描述与成果、公司/组织信息、已发布文章及主题、奖项与资质与媒体报道等。检索位置包括：简介/关于/个人资料文件（/profile/、/about/、/bio/）、用于项目上下文的 CLAUDE.md 文件、文章与帖子目录、项目目录、任何 official.md、awards.md、简历文件，并检查用户记忆（MEMORY.md）中的缓存信息。此步骤可与步骤 1 中额外的 WebFetch 调用并行执行。
步骤 3：将字段映射到内容。按字段类型采取不同策略：短文本（姓名、公司、城市）从简介直接提取；简介/介绍（有最小字数）基于官方简介撰写并扩展到满足最小字数；长文本（案例背景、解决方案）从文章、项目、演讲中综合；单选/下拉根据简介选择最匹配选项；文件上传标注为「需手动上传」并附规格；私密字段（电话、邮箱）标注为「需手动填写」，若找到可给出建议。若必填字段在本地搜索后仍未知，使用 AskUserQuestion 仅收集缺失值，不询问已从上下文推断出的字段。
步骤 4：生成输出文档。写入包含全部表单字段的 Markdown 文档，格式为带 frontmatter（title、status: draft）的文档，每个字段按表单顺序编号。规则：单选/下拉以 ✅ 选择： 前缀标注所选选项；文件上传使用 > ⚠️ 需上传：<specs>；私密字段使用 > ⚠️ 需手动填写（如有建议则附上）；有最小长度的 textarea 需确保内容达到或超过最小值；文档末尾附一张字段→状态（已填写/需手动）的汇总表。文档末尾必须追加「检索文件路径」附录，以树形结构列出知识库检索期间读取/搜索的所有文件。输出命名默认遵循：手工川-<form-topic>-<YYYY-MM-DD>-v0.1.md，或遵循用户命名约定。
步骤 5：呈现摘要。写入文件后展示：所有字段及填写状态的汇总表、自动填写与需手动填写的字段数量、提醒用户哪些字段需手动操作（上传、私密数据），以及检索文件路径树。
适用场景
会议演讲者申请、活动报名、个人资料表单，以及任何表单字段可以从现有本地材料中找到答案的场景。
限制与原则
- 对所有字段积极预填，深入检索并综合内容，不留空白。
- 满足所有约束，包括最小字符数、要点数量等。
- 匹配表单语调：会议申请需专业用语，报名可以简短。
- 尊重隐私：绝不猜测电话号码或密码，标注为手动输入。
- 引用来源：从知识库撰写的内容应准确反映用户真实经历。
- 关于收费、价格、平台支持等信息，资料中暂未提供。