用途：Workspace Builder 是构建智能体工作流系统的总体规范文档，用于搭建和配置可复用、多项目的开发工作区。它本身是参考文档，具体组件需使用对应的组件技能来构建。
主要能力：工作区包含语义路由（按类别与具体资源两级选择）、带项目隔离的 RAG 向量检索、模块化智能体/技能/命令，以及可克隆到新项目的模板化架构。
构建顺序：阶段一为基础（目录结构、CLAUDE.md、配置文件 base.yaml 与 .env.template、setup.sh 与 init-project.sh）；阶段二为核心服务（RAG 服务器见 skills/rag-builder/SKILL.md，路由器见 skills/router-builder/SKILL.md）；阶段三为接口层（斜杠命令、MCP 配置）；阶段四为智能体（子智能体见 skills/agent-builder/SKILL.md、编排器）；阶段五为自动化（YAML 工作流与执行器、服务管理脚本）。
技术选型：向量数据库使用 Qdrant（REST 与 gRPC API，支持持久化与过滤）；嵌入模型使用 all-MiniLM-L6-v2（384 维，本地运行）；路由使用 Semantic Router（约 10ms 决策，与 RAG 共用嵌入）。配置采用分层策略：base.yaml 为版本控制的默认值，local.yaml 为被忽略的覆盖项，.env 存放密钥。多项目通过 git clone 模板后运行 ./scripts/init-project.sh project-alpha 初始化，生成项目专属凭据、配置文件和隔离的 RAG 集合。
测试与依赖：可分别测试 RAG 服务器、路由器与完整流程，并用 ./scripts/start-services.sh 启动全部服务后通过 MCP 交互。依赖包括 pyyaml、python-dotenv、mcp、qdrant-client、sentence-transformers、semantic-router、aiofiles、httpx。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据；该技能为规范文档，实际构建需依赖各组件技能。