用途：通过引导式、对话式流程生成 Ralph hat collection 预设，把工作流想法转为结构化配置。它会询问澄清问题、按 schema 约束校验，并产出生产可用的 YAML 预设文件，输出位置为 presets/ 目录（精简易嵌入版为 presets/minimal/）。
主要能力：
- 需求理解：询问目标问题、架构模式、角色划分、交接条件与完成信号。模式包括 Pipeline（A→B→C 线性）、Critic-Actor（提议与评审）、Supervisor-Worker（协调者委派专家）、Scientific（观察→假设→测试→修复）。
- 事件流设计：把工作流映射为事件链，如 task.start → [Role A] → event.a → [Role B] → LOOP_COMPLETE，并支持拒绝回退分支。
- 生成 YAML 预设：包含 event_loop.starting_event 与 hats 定义，每个 hat 需含 name、description、triggers、publishes、instructions，多发布选项时建议设置 default_publishes。
用法与校验：触发事件须唯一映射到单个 hat；task.start 与 task.resume 为保留事件，不可作为 trigger；每个 hat 至少发布一个事件；事件链最终须可达 LOOP_COMPLETE；无孤立事件仅为警告。事件命名可用 phase.ready/done、thing.approved/rejected、noun.found/missing、action.request/complete 等约定。schema 中不存在 emoji、system_prompt、subscriptions、publications 字段，须分别使用 name 内 emoji、instructions、triggers、publishes。
生成后测试：可用 cargo run --bin ralph -- run -c presets/<name>.yml -p "test prompt" --dry-run 做配置解析预演，用 cargo test -p ralph-core smoke_runner 运行冒烟测试，或使用 /evaluate-presets 做更全面校验。
限制：不用于修改已有预设（其资料指向 /creating-hat-collections 参考）；其余关于收费、平台支持等信息暂未提供。