feat: skill doc

docs/docs/cookbook/agents/data_analysis_agent.md

@@ -208,7 +208,9 @@ uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-local-glm.toml
 
 打开浏览器并访问：`http://localhost:5670`
 
-![](../../../static/img/data_analysis/app.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/app.png'} width="720px" />
+</p>
 
 ### 4.1 知识库接入
 
@@ -216,59 +218,81 @@ uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-local-glm.toml
 
 点击“应用管理”，选择“知识库”
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_1.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_1.png'} width="720px" />
+</p>
 
 2. 创建知识库
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_2.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_2.png'} width="720px" />
+</p>
 
 3. 知识库配置
 
 填写相关配置信息。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_3.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_3.png'} width="720px" />
+</p>
 
 4. 知识库类型
 
 此处选择文档。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_4.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_4.png'} width="720px" />
+</p>
 
 5. 上传
 
 此处上传提前准备好的`指标.txt`文档。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_5.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_5.png'} width="720px" />
+</p>
 
 6. 分片
 
 分片策略选择"separator"，分隔符设置为"###"。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_6.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_6.png'} width="720px" />
+</p>
 
 7. 成功创建知识库
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_1_7.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_1_7.png'} width="720px" />
+</p>
 
 ### 4.2 创建数据库
 
 1. 选择数据库
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_2_1.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_2_1.png'} width="720px" />
+</p>
 
 2. 添加数据源
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_2_2.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_2_2.png'} width="720px" />
+</p>
 
 3. 配置数据源
 
 配置准备好的数据库连接信息。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_2_3.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_2_3.png'} width="720px" />
+</p>
 
 4. 添加成功
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_2_4.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_2_4.png'} width="720px" />
+</p>
 
 
 
@@ -278,49 +302,65 @@ uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-local-glm.toml
 
 点击“创建应用”
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_1.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_1.png'} width="720px" />
+</p>
 
 2. 基础配置
 
 选择“多智能体自动规划模式”，并输入应用名称和对应描述。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_2.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_2.png'} width="720px" />
+</p>
 
 3. 加入`MetricInfoRetriever`
 
 选取`MetricInfoRetriever`，并配置知识库资源。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_3.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_3.png'} width="720px" />
+</p>
 
 4. 加入`DataScientist`
 
 选取`DataScientist`，并配置数据库资源。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_4.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_4.png'} width="720px" />
+</p>
 
 5. 加入`AnomalyDetector`
 
 选取`AnomalyDetector`。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_5.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_5.png'} width="720px" />
+</p>
 
 6. 加入`VolatilityAnalyzer`
 
 选取`VolatilityAnalyzer`，并配置数据库资源。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_6.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_6.png'} width="720px" />
+</p>
 
 7. 加入`ReportGenerator`
 
 选取`ReportGenerator`。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_7.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_7.png'} width="720px" />
+</p>
 
 8. 保存
 
 点击“保存”。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_3_8.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_3_8.png'} width="720px" />
+</p>
 
 ### 4.4 使用
 
@@ -328,20 +368,28 @@ uv run dbgpt start webserver --config configs/dbgpt-local-glm.toml
 
 点击“开始对话”。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_4_1.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_4_1.png'} width="720px" />
+</p>
 
 2. 提问
 
 在输入框中输入问题，如“请帮我分析订单数量2012年 年环比增长情况”，点击发送。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_4_2.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_4_2.png'} width="720px" />
+</p>
 
 3. 回答
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_4_3.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_4_3.png'} width="720px" />
+</p>
 
 4. 报告生成
 
 最终生成分析报告。
 
-![](../../../static/img/data_analysis/5_4_4.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_analysis/5_4_4.png'} width="720px" />
+</p>

docs/docs/cookbook/agents/data_manus_application.md

@@ -53,11 +53,15 @@ Data_Manus多智能体应用具备对表格文件进行多表格协同分析的
 
 **1.点击”应用管理“，选择上方菜单栏中的”数据库“**
 
-![](../../../static/img/data_manus/1.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/1.png'} width="720px" />
+</p>
 
 **2.点击右侧”添加数据源“，在弹出的表单中配置自己的数据源信息**
 
-![](../../../static/img/data_manus/2.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/2.png'} width="720px" />
+</p>
 
 
 
@@ -65,27 +69,39 @@ Data_Manus多智能体应用具备对表格文件进行多表格协同分析的
 
 **1.进入”应用管理“页面，点击”创建应用“**
 
-![](../../../static/img/data_manus/3.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/3.png'} width="720px" />
+</p>
 
 **2.在弹出来的菜单栏中，选择”多智能体自动规划模式“，并配置”应用名称“、”描述“**
 
-![](../../../static/img/data_manus/4.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/4.png'} width="720px" />
+</p>
 
 **3.进入智能体应用构建页面后，选择我们data_manus必要的三个Agent：”SearchNeedEvaluator“、”DataScientist“、”ExcelScientist“**
 
-![](../../../static/img/data_manus/5.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/5.png'} width="720px" />
+</p>
 
 **4.其中”DataScientist“和”ExcelScientist“这两个智能体必须要绑定数据库资源，在下方选择已添加的数据源，配置完毕后点击右上角”更新“完成应用创建**
 
-![](../../../static/img/data_manus/6.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/6.png'} width="720px" />
+</p>
 
 **5.回到”应用管理“页面，点击自己刚刚创建的多智能体应用的”开始对话“按钮进行对话了**
 
-![](../../../static/img/data_manus/7.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/7.png'} width="720px" />
+</p>
 
 **6.在输入框中输入问题，点击发送即可开始对话了**
 
-![](../../../static/img/data_manus/8.png)
+<p align="left">
+  <img src={'/img/data_manus/8.png'} width="720px" />
+</p>
 
 
 

docs/docs/dbgpts/how-to-use-custom-skill.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# Use Custom Skills
+
+DB-GPT supports three ways to use custom skills: create from scratch with the built-in `skill-creator`, upload a zip package, or import via a GitHub link.
+
+## Option 1: Create with skill-creator
+
+`skill-creator` is the built-in meta-skill in DB-GPT, designed to help you create business-specific custom skills. Simply describe your requirements in a conversation, and `skill-creator` handles the entire process from design to packaging.
+
+### Steps
+
+1. Select the `skill-creator` skill in the DB-GPT chat interface.
+2. Describe the skill you want to create in natural language, for example: "Create a data analysis skill that reads CSV files and generates visual reports."
+3. `skill-creator` will automatically:
+   - Analyze your requirements and plan the skill structure
+   - Generate `SKILL.md` (including metadata and execution instructions)
+   - Create necessary scripts, reference docs, and asset files
+   - Validate and package into a distributable `.skill` file
+
+![Create Skill with skill-creator](/img/skill/create_skill.jpg)
+
+For more details on `skill-creator`, see the [skill-creator documentation](./built-in-skills/skill-creator.md).
+
+## Option 2: Upload a Zip Package
+
+If you already have a packaged skill (`.zip` or `.skill` file), you can upload it directly through the DB-GPT Web UI.
+
+### Steps
+
+1. Navigate to the **Skills** page in DB-GPT.
+
+![Skill list page](/img/skill/skill_list.png)
+
+2. Click the upload button and select your local `.zip` or `.skill` file.
+
+![Upload Skill](/img/skill/upload_skill.png)
+
+3. Once uploaded, the skill appears in the list and is ready to use in conversations.
+
+## Option 3: Import via GitHub Link
+
+DB-GPT supports importing skills directly from GitHub repositories — ideal for community or team-shared skills.
+
+### Steps
+
+1. Navigate to the **Skills** page in DB-GPT.
+2. Click the GitHub import button and paste the repository URL of the skill.
+
+![Import Skill from GitHub](/img/skill/import_github_skill_.png)
+
+3. The system automatically fetches the repository contents and completes the import. The skill is ready to use once imported.
+
+## Related reading
+
+- [skill-creator](./built-in-skills/skill-creator.md) — Learn about the full capabilities and resources of skill-creator
+- [Skills Overview](./introduction.md) — Understand skill definitions, structure, and how they work

docs/docs/dbgpts/how-to-use-skill.md

@@ -31,6 +31,8 @@ The agent can:
 3. generate charts and metrics
 4. use `html_interpreter` to render the final report
 
+![Financial Report Analysis Skill Example](/img/skill/use_financial_report_analysis_skill.png)
+
 ### CSV / Excel analysis
 
 The agent can:
@@ -40,6 +42,8 @@ The agent can:
 3. use Python analysis to calculate metrics and visualize results
 4. render the output as a report if needed
 
+![CSV Data Analysis Skill Example](/img/skill/use_csv_data_skill.png)
+
 ## Good practices
 
 - use skills when the workflow should be repeatable

docs/docs/dbgpts/introduction.md

@@ -9,12 +9,11 @@ In DB-GPT, a skill is a reusable capability package that gives an agent a struct
 Instead of relying only on free-form reasoning, a skill provides a stable execution pattern for a specific kind of work.
 
 <img
-  src="https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c"
+  src="/img/skill/skill_list.png"
   alt="DB-GPT skills overview"
   className="showcase-hero-image"
 />
 
-> The originally shared image source is no longer reachable. This page now uses a working DB-GPT skills screenshot from the current project README. If you want the exact screenshot from your attachment, send me a usable file path or re-upload it and I will swap it to a local asset.
 
 ## Skill definition
 

docs/docs/installation/index.md

@@ -1,23 +1,23 @@
 ---
 sidebar_position: 0
-title: Install
+title: Install Overview
 summary: "Choose the fastest way to install DB-GPT: quick install, CLI install, or source install"
 read_when:
   - You want to decide which installation path fits your environment
   - You want the shortest route to a working DB-GPT setup
 ---
 
-# Install
+# Install Overview
 
 DB-GPT offers three recommended installation paths. Pick the one that matches how you want to run and manage the project.
 
 ## Choose an installation path
 
-| Method | Best for | What you get |
-|---|---|---|
-| [Quick Install](/docs/installation/quick-install) | Fastest first run on macOS / Linux | One-line installer, generated profile config, ready-to-start webserver |
-| [CLI Install](/docs/getting-started/cli-quickstart) | Users who prefer installing from PyPI | `dbgpt` CLI, interactive setup wizard, profile management |
-| [Source Install](/docs/getting-started/deploy/source-code) | Developers and custom deployments | Full repo checkout, editable configs, maximum flexibility |
+| Method | Best for | Scenario | What you get |
+|:-------|:---------|:---------|:-------------|
+| <span style={{whiteSpace: 'nowrap'}}>[Quick Install](/docs/installation/quick-install)</span> | Fastest first run on macOS / Linux | Quick launch the latest DB-GPT from source with automated environment setup and dependency installation | Quick install and start the latest source project with optional advanced config |
+| <span style={{whiteSpace: 'nowrap'}}>[CLI Install](/docs/getting-started/cli-quickstart)</span> | Users who prefer installing from PyPI | One-click start and try a stable DB-GPT release without worrying about project structure or config details | One-line installer, interactive setup wizard, profile management |
+| <span style={{whiteSpace: 'nowrap'}}>[Source Install](/docs/getting-started/deploy/source-code)</span> | Developers and custom deployments | You need to modify source code, debug internals, or integrate DB-GPT into a custom deployment pipeline | Full repo checkout, editable configs, maximum flexibility |
 
 ## Recommended path
 

docs/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/dbgpts/how-to-use-custom-skill.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# 使用自定义 Skill
+
+DB-GPT 支持三种方式使用自定义 skill：使用内置的 `skill-creator` 从零创建、上传 zip 包导入、通过 GitHub 链接导入。
+
+## 方式一：使用 skill-creator 创建
+
+`skill-creator` 是 DB-GPT 内置的 meta-skill（元技能），专门用于帮助你创建业务定制化的 skill。你只需在对话中描述需求，`skill-creator` 会自动完成从设计、编写到打包的全部流程。
+
+### 操作步骤
+
+1. 在 DB-GPT 对话界面中，选择 `skill-creator` 技能。
+2. 用自然语言描述你想要创建的 skill，例如："帮我创建一个数据分析 skill，能够读取 CSV 文件并生成可视化报表"。
+3. `skill-creator` 会自动完成以下工作：
+   - 分析需求并规划 skill 结构
+   - 生成 `SKILL.md`（包含元数据和执行指令）
+   - 创建所需的脚本、参考文档和资源文件
+   - 校验并打包为可分发的 `.skill` 文件
+
+![使用 skill-creator 创建 Skill](/img/skill/create_skill_zh.jpg)
+
+更多关于 `skill-creator` 的详细用法，请参阅 [skill-creator 文档](./built-in-skills/skill-creator.md)。
+
+## 方式二：上传 Zip 包
+
+如果你已经有一个打包好的 skill（`.zip` 或 `.skill` 文件），可以直接在 DB-GPT 的 Web UI 中上传。
+
+### 操作步骤
+
+1. 进入 DB-GPT 的 **Skills** 页面。
+
+![Skill 列表页](/img/skill/skil_list_zh.png)
+
+2. 点击上传按钮，选择本地的 `.zip` 或 `.skill` 文件上传。
+
+![上传 Skill](/img/skill/upload_skill_zh.png)
+
+3. 上传完成后，skill 会自动出现在列表中，即可在对话中使用。
+
+## 方式三：通过 GitHub 链接导入
+
+DB-GPT 支持直接从 GitHub 仓库导入 skill，适合使用社区或团队共享的 skill。
+
+### 操作步骤
+
+1. 进入 DB-GPT 的 **Skills** 页面。
+2. 点击 GitHub 导入按钮，粘贴 skill 所在的 GitHub 仓库链接。
+
+![通过 GitHub 导入 Skill](/img/skill/import_github_skill_zh.png)
+
+3. 系统会自动拉取仓库内容并完成导入，导入成功后即可使用。
+
+## 相关阅读
+
+- [skill-creator](./built-in-skills/skill-creator.md) — 了解 skill-creator 的完整能力和资源
+- [Skills 总览](./introduction.md) — 了解 skill 的定义、结构和工作原理

docs/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/dbgpts/how-to-use-skill.md

@@ -31,6 +31,8 @@
 3. 生成图表与指标结果
 4. 使用 `html_interpreter` 渲染最终报告
 
+![财报分析 Skill 示例](/img/skill/use_financial_report_analysis_skill_zh.png)
+
 ### CSV / Excel 分析
 
 智能体可以：
@@ -40,6 +42,9 @@
 3. 使用 Python 分析计算指标并可视化结果
 4. 如果需要，再将结果渲染为报告
 
+![CSV 数据分析 Skill 示例](/img/skill/use_csv_data_skill_zh.png)
+
+
 ## 最佳实践
 
 - 当工作流需要可重复时，优先使用 skill

docs/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/dbgpts/introduction.md

@@ -9,13 +9,11 @@
 相比只依赖自由推理，skill 为特定类型的工作提供了更稳定、更可重复的执行模式。
 
 <img
-  src="https://github.com/user-attachments/assets/39f39c36-a014-4a2e-8e14-b3af3f1d2f1c"
+  src="/img/skill/skill_list_zh.png"
   alt="DB-GPT 技能总览"
   className="showcase-hero-image"
 />
 
-> 原始分享的图片地址已经失效。当前页面改为使用项目 README 中可正常访问的 DB-GPT skills 截图。如果你希望替换成你之前附件里的原始图片，请提供可用文件路径或重新上传，我可以改成仓库本地资源。
-
 ## Skill 的定义
 
 结合 Agent Skills 的定义，可以把 skill 理解为：

docs/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/installation/index.md

@@ -1,23 +1,23 @@
 ---
 sidebar_position: 0
-title: 安装
+title: 安装概览
 summary: "选择最适合你的 DB-GPT 安装方式：快速安装、CLI 安装或源码安装"
 read_when:
   - 你想判断哪种安装路径最适合当前环境
   - 你希望以最短路径完成可用的 DB-GPT 安装
 ---
 
-# 安装
+# 安装概览
 
 DB-GPT 提供三种推荐安装方式。你可以根据自己的使用方式和环境选择最合适的路径。
 
 ## 选择安装方式
 
-| 方式 | 适合人群 | 你会得到什么 |
-|---|---|---|
-| [快速安装](/docs/installation/quick-install) | 希望在 macOS / Linux 上最快完成首次启动的用户 | 一行安装脚本、自动生成的 provider 配置、可直接启动的 webserver |
-| [CLI 安装](/docs/getting-started/cli-quickstart) | 希望通过 PyPI 安装并使用命令行的用户 | `dbgpt` CLI、交互式向导、profile 管理能力 |
-| [源码安装](/docs/getting-started/deploy/source-code) | 开发者或需要自定义部署的用户 | 完整仓库、可编辑配置、最大灵活性 |
+| 方式 | 适合人群 | 场景 | 你会得到什么                                       |
+|:-----|:---------|:-----|:---------------------------------------------|
+| <span style={{whiteSpace: 'nowrap'}}>[快速安装](/docs/installation/quick-install)</span> | 希望在 macOS / Linux 上最快完成首次启动的用户 | 从源码快速启动最新版 DB-GPT，自动完成环境配置和依赖安装 | 通过脚本快速安装并启动最新的源项目，还可选择进行高级配置（基于源码快速体验）       |
+| <span style={{whiteSpace: 'nowrap'}}>[CLI 安装](/docs/getting-started/cli-quickstart)</span> | 希望通过 PyPI 安装并使用命令行的用户 | 一键启动并体验稳定版 DB-GPT，无需关心项目结构或配置细节 | 通过`dbgpt` CLI一键启动、交互式安装向导、配置文件管理（基于稳定版本快速体验） |
+| <span style={{whiteSpace: 'nowrap'}}>[源码安装](/docs/getting-started/deploy/source-code)</span> | 开发者或需要自定义部署的用户 | 需要修改源码、调试内部逻辑，或将 DB-GPT 集成到自定义部署流程中 | 完整源码仓库、自定义高级配置、给予开发者最大灵活性（自定义配置和二次开发）        |
 
 ## 推荐路径
 

docs/i18n/zh-CN/docusaurus-plugin-content-docs/current/overview.mdx

@@ -8,7 +8,7 @@ import CommandCopyCard from "@site/src/components/mdx/CommandCopyCard";
 # DB-GPT
 
 <p align="center">
-  <img src={'../img/dbgpt_vision.png'} width="860px" />
+  <img src={'../img/dbgpt_vision_zh.png'} width="860px" />
 </p>
 
 <p align="center">

docs/sidebars.js

@@ -535,7 +535,7 @@ const sidebars = {
     {
       type: "category",
       label: "Built-in Skills",
-      collapsed: false,
+      collapsed: true,
       collapsible: true,
       items: [
         { type: "doc", id: "dbgpts/built-in-skills/overview", label: "Overview" },
@@ -547,6 +547,7 @@ const sidebars = {
       ],
     },
     { type: "doc", id: "dbgpts/how-to-use-skill", label: "How to Use Skill" },
+    { type: "doc", id: "dbgpts/how-to-use-custom-skill", label: "Use Custom Skills" },
   ],
 
   sidebarDatasources: [
@@ -872,6 +873,7 @@ module.exports = {
       label: "Installation",
       collapsed: true,
       collapsible: true,
+      link: { type: "doc", id: "installation/index" },
       items: sidebars.sidebarInstallation[0].items,
     },
     {

docs/src/css/custom.css

@@ -51,7 +51,7 @@ html {
   background:
     radial-gradient(820px 520px at 8% -10%, rgba(255, 79, 64, 0.045), transparent 60%),
     radial-gradient(900px 560px at 100% 0%, rgba(15, 107, 76, 0.04), transparent 60%),
-    linear-gradient(180deg, #fbf4e7 0%, #fffaf0 34%, #fffdf8 100%);
+    color-mix(in srgb, var(--ifm-background-surface-color) 88%, transparent);
 }
 
 body {
@@ -98,7 +98,7 @@ html[data-theme='dark'] {
   background:
     radial-gradient(820px 520px at 10% -10%, rgba(255, 79, 64, 0.08), transparent 60%),
     radial-gradient(920px 540px at 100% 0%, rgba(95, 223, 162, 0.05), transparent 62%),
-    linear-gradient(180deg, #0b1a22 0%, #0a1720 36%, #0e231f 100%);
+    color-mix(in srgb, var(--ifm-background-surface-color) 88%, transparent);
 }
 
 /* GitHub */