docs(nodes): evolve one node through the onboarding tutorial

.agents/skills/edgeflow-node-developer/SKILL.md

@@ -26,6 +26,7 @@ description: 新增或修改 LLM-EdgeFlow 的 common/custom Node。所有 Node 
 | 实际需求 | 起点 |
 | --- | --- |
 | 逐项文本变换，数量与来源不变 | `tools/scaffold_custom_node.py <node_type> --write-test`；`Run` 用 `MapPayloads` 调用 `Transform` |
+| 给现有 Node 增加普通配置项 | [教程第 2 节](../../../doc/dev_guide/first_custom_node.md#2-为同一个节点增加普通配置)：添加 `Params` 与字段声明；需要运行时更新时再加 Control |
 | 文本前处理 → 一次 LLM → 文本后处理 | 同一命令加 `-m llm`：多出 `Models`、`BuildPrompt` / `FormatAnswer`；生成参数由 `GenerateParameters` 从配置读取 |
 | 同时生成可运行方案 | [text-llm-node Recipe](../../../doc/dev_guide/recipe_text_llm_node.md)，不要再单独运行脚手架 |
 | 1:1 的 Embedding/ASR/OCR/Rerank | 同一命令加 `-m <capability>`；检查生成端口是否符合真实算法 |

doc/README.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 | 路径 | 何时使用 | 阅读入口 |
 | --- | --- | --- |
 | 已有能力编排 | 外部契约不变，调整配置与连线 | [Studio 编排练习](../tools/pipeline_studio/README.md#第一次编排) → [运行当前方案](../tools/pipeline_studio/README.md#运行当前方案)；提示词任务可用[现有 Recipe](dev_guide/recipe_prompt_config.md) |
-| 新增自定义 Node | 需要实现缺失算法 | [自定义 Node 入门](dev_guide/first_custom_node.md)，按任务选择 Recipe 或普通脚手架 |
+| 新增自定义 Node | 需要实现缺失算法 | [自定义 Node 入门](dev_guide/first_custom_node.md)：同一个节点从文本处理、普通配置到调用模型和接入 Pipeline |
 | 新增外部业务契约 | 请求或响应的字段、格式、语义变化 | [业务接入指南](dev_guide/business_onboarding.md)，先复用已有转换器、载体和 Demo 运行代码 |
 
 ## 使用开发 Skills

doc/dev_guide/custom_node_concepts.md

@@ -62,20 +62,20 @@ Node 是批量处理函数。输入端口对应参数，输出端口对应返回
 
 | 名字 | 练习中的例子 | 谁决定它 |
 | --- | --- | --- |
-| 节点类型 `type` | `my_business_llm` | C++ 注册；说明“这是什么操作” |
-| 节点实例 `name` | `generate_entities` | Pipeline；说明“这次使用这个操作的位置” |
+| 节点类型 `type` | `my_text_normalize` | C++ 注册；说明“这是什么操作” |
+| 节点实例 `name` | `normalize` | Pipeline；说明“这次使用这个操作的位置” |
 | 逻辑端口 | `input`、`output` | Node；说明“操作接收、返回哪些值” |
 
 同一个类型可以在一个方案出现多次，只需使用不同的 `name`。
 
 Pipeline 的 `inputs` 直接引用来源。例如：
 
 ```json
-{"type":"my_business_llm", "name":"generate_entities", "params":{"bind_model":"entity_llm"},
- "inputs":{"input":"input.sentence_text"}}
+{"type":"my_text_normalize", "name":"normalize", "params":{"bind_model":"normalize_llm"},
+ "inputs":{"input":"input.query"}}
 ```
 
-输出引用为 `generate_entities.output`。响应在所选输出转换器的 `inputs` 中连接最终结果的来源。
+输出引用为 `normalize.output`。响应在所选输出转换器的 `inputs` 中连接最终结果的来源。
 Validator 由引用推导依赖。只有额外执行顺序需要 `depends_on`。必需输入显式连接，可选输入省略即未连接。
 内部 Blackboard 数据名就是引用本身，未被引用的输出不发布。换方案时只改引用，逻辑端口保持稳定。
 
@@ -111,8 +111,8 @@ Spec 包装读取只读输入，必需值缺失或已连接输入类型不符时
 | --- | --- | --- |
 | `type` | `llm` | 模型类别；实现由类别和后端唯一选出 |
 | `backend.type` | `test_causal_lm_backend` | 运行资源由哪一种后端实现提供；本例为测试后端 |
-| `name` | `entity_llm` | Pipeline 为这个模型实例起的名字 |
-| 节点配置 `bind_model` | `entity_llm` | 引用上面的模型实例，不是填写模型路径 |
+| `name` | `normalize_llm` | Pipeline 为这个模型实例起的名字 |
+| 节点配置 `bind_model` | `normalize_llm` | 引用上面的模型实例，不是填写模型路径 |
 | `ILlmModel` | C++ 接口 | 节点编译时依赖的能力约定 |
 
 模型类型和后端名称只是这个练习的已注册配置，其他环境以 Catalog 为准。

doc/dev_guide/first_control.md

@@ -32,8 +32,9 @@
 发布后不复用。一个命令 ID 只属于一个节点类型，Catalog 会拒绝跨类型重号。
 同一节点类型的多个实例共用其命令声明，无需重复注册。
 
-脚手架生成 `src/custom_nodes/prefix_control_node.cpp`。它与[第一个自定义 Node](first_custom_node.md)
-的纯计算节点结构相同，只多了 `Params` 和 Control 命令。该节点按一对一关系处理 `TextBatch`，保留来源编号。脚手架拒绝覆盖已有文件。
+脚手架生成 `src/custom_nodes/prefix_control_node.cpp`。它沿用[第一个自定义 Node](first_custom_node.md)
+的参数声明方式，再增加 Control 命令。普通配置只需要 `Params`，运行时更新才需要 Control。
+该节点按一对一关系处理 `TextBatch`，保留来源编号。脚手架拒绝覆盖已有文件。
 `--write-test` 同时生成测试文件，节点测试程序自动收集该文件。
 
 ## 3. 阅读受控参数声明