README.md、面向 agent 的 SKILL.md，以及它真正需要的支持资源。
专项编号
专项 ID 由两个字母和两位序号组成。第一个字母表示类别：G = General（通用类），P = Professional（专业类）；第二个字母表示形式：W = Workshop-type（工作坊型短课），T = Internship（参与真实项目的实习）。GW02 · 专业 AI Agent 课程
专业 AI Agent 课程将第 2–5 课组合为十二项边界清晰的能力。每个包链接都会直接打开完整的 Skill 代码库。请先阅读共享安装与课堂指南；生产课程持久化仍是单独跟踪的后端依赖。PT01 · AI 原生实习专项
PT01 · AI 原生实习专项是一条独立的三阶段路径：根据学员已有技能的熟练程度安排 4–6 次两小时一对一辅导、正式 GitHub 开源贡献，以及通过能力评审和项目匹配后开展的导师监督下真实项目实践。辅导围绕灵活安排的内容领域展开，而非固定的逐次课表。其课程与交付要求独立于 GW02 技能包记录。GW02 第六课 · 本地媒体制作
最后一课用 Local Promotion Video 制作可编辑的本地MP4，并提供精简的课堂指引。通过--lesson 6 安装。浏览器本地媒体实验为选做；此练习不依赖课程持久化后端。
其他实践者技能
技能包结构
每个共享技能都应保持包本身小而清晰：README.md 讲清面向人的故事：这个包为什么存在、适合谁、学生或操作者应先理解怎样的端到端工作流。使用 SKILL.md 放置 Codex 的调用契约。使用 scripts/ 放置确定性的辅助工具，使用 references/ 放置规则文件或支持性指南，使用 agents/openai.yaml 放置 UI 元数据。
贡献类型
Practitioner skill package 是代码加文档的贡献。一个包应包含面向人的README.md、面向 agent 的 SKILL.md、agent 元数据、确定性脚本、参考规则，以及让技能可审查、可运行所需的最少支持文档。除非请求只修改解释性页面，否则不要把这类 issue 当成纯文档 issue。