refactor: 让 ECNU Skill 聚焦接入与排障，减轻默认使用流程

[JJasonSun]

改动

普通 ECNU 接入从最小示例开始，按任务直达官方接口文档或对应配方。默认流程只读取相关材料；排障按症状查找证据，维护命令由仓库维护者执行。

• 官方导航负责接口契约、模型、价格和配额，避免多处手工同步参数表。
• 配方覆盖 LangChain 原始字符串 Embedding、完整工具历史和 Anthropic SDK；Embedding 与 Anthropic 有独立章节入口。
• OpenAI SDK 工具历史使用 model_dump(mode="json", exclude_unset=True)，保留实际返回的扩展字段，并贯穿工具结果及后续用户轮次。
• 真实验证按需执行，遵守凭据保护、授权范围、串行请求、累计预算和不盲重试 POST 的边界。
• README 与维护规则指向验收记录，历史提示词资料标注用途和日期。

验证

• 67 项仓库单元测试通过，包含执行实际工具配方的合成 SDK 序列化回归检查。
• 仓库验证器、skills-ref、Python 编译、全部 Markdown 的 52 处相对链接/锚点、5 个 Python 与 5 个 shell 代码块、git diff --check 通过。
• 使用当前常用的 Codex CLI / gpt-6-astra，以本分支 Skill 完成普通 Python 接入、LangChain Embedding、/models 空列表诊断三个独立离线任务；13 项应用测试通过。
• 在 OpenAI 2.48.0、LangChain OpenAI 0.3.35、Anthropic 0.125.0、HTTPX 0.28.1 下，以合成响应执行 Chat、Embedding、工具历史和 Anthropic 示例。
• 同版本下完成 8 个获授权实网请求（6 POST、2 GET），每个请求只执行一次。Python、Embedding、Anthropic 及 Max 工具三轮续接通过；无效令牌的 /models 请求复现 200 空列表偏差。
• Embedding 实网接受 SDK 自动添加的 encoding_format="base64"，返回两个 1024 维向量；SDK 工具消息在后续请求中完整保留。本轮按 usage 与官方单价估算消耗 0.43764 Credits。

验收记录及验证边界

验证边界

实网结果只覆盖上述版本、合成输入与所列请求；账号实际扣减、其他历史样例及任意框架适配器尚未验证。只为实际复测的行为补充证据。三个 Agent 任务不构成跨 Agent、跨模型的效果承诺。

[JJasonSun]

CI 检查结果

提交 7259dc27fe55f452d243b151939bb3437040d689 的 Validate skill / validate 已完成且成功：依赖安装、Run repository validation、Run unit tests 均通过。

这补上了当前容器无法直接克隆仓库而未能执行的现有全量离线检查。额外的 skills-ref、本地实际使用走查和改写示例的实网兼容性仍未验证；没有发起真实 ECNU 请求，也未修改历史观察日期。

本地继续按 中文接续计划 处理实际阻力即可，不需要新增模型矩阵或评测框架。PR 保持 Draft，未合并。