feat(brain): skill_scaffold — Templates statt Skill aus dem Nichts

Variante C: niedrigere Huerde zum Skill-Bau. Statt einen kompletten
Python-Skill via skill_create zu generieren (~100 Zeilen Code, teuer in
Tokens und fehleranfaellig), waehlt ARIA ein Template + minimale params,
Brain expandiert das Skelett in ~1s zu fertigem Skill.

Beobachtung: ARIA driftet bei Spotify, PDF etc. zu Bash-curl statt
einen Skill zu bauen, weil die Skill-Bau-Huerde zu hoch ist (Code,
README, args, pip_packages, config_schema). Mit Templates ist die
Huerde minimal.

Neue Module:
- aria-brain/skill_templates.py: drei mitgelieferte Templates
  - oauth-api: OAuth2-API (Spotify, GitHub, Reddit, Google, Discord, ...).
    Token via BRAIN_INTERNAL_URL/oauth/<s>/token mit Auto-Refresh.
    Args: method/path/body/base_url
  - apikey-api: API mit statischem Key (OpenWeather, OpenAI, Twilio).
    Key liegt im config_schema -> CFG_<NAME> ENV, KEIN hardcoden.
    Konfigurierbar: auth_header (Authorization|X-Api-Key), auth_prefix.
  - file-process: Skelett fuer File-In/File-Out (PDF, Bild, JSON).
    process()-Funktion ist Stub, ARIA fuellt sie via skill_update.
  Templates nutzen Token-Replacement statt f-Strings (sonst Konflikt
  mit dem skill-internen Python-Code).

- aria-brain/skills.py: scaffold_skill(name, template, params, author)
  wrappt create_skill mit den expandierten Feldern.

- aria-brain/agent.py: neues Brain-Tool skill_scaffold mit detaillierter
  Description (Template-Liste + params-Schema). Dispatcher-Handler
  schickt skill_created Side-Channel-Event analog zu skill_create.

- aria-brain/main.py: POST /skills/scaffold + GET /skills/templates
  (letzteres listet alle Templates fuer UI/Diagnostic).

- 11. seed_rule scaffold-reflex: bei 2x derselben API per Bash-curl
  SOFORT skill_scaffold rufen. Belohnung explizit benannt
  ("welches lied" von 20s auf 3s).

README mit Skills-Scaffold-Tabelle ergaenzt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

aria-brain/skills.py

@@ -347,6 +347,39 @@ def update_skill(name: str, patch: dict) -> dict:
     return manifest
 
 
+def scaffold_skill(
+    name: str,
+    template: str,
+    params: Optional[dict] = None,
+    author: str = "aria",
+) -> dict:
+    """Baut einen Skill aus einem Template-Skelett. ARIA muss nicht jedes Mal
+    einen kompletten Python-Skill schreiben — sie waehlt ein Template und
+    optionale Parameter, Brain expandiert das zu fertigem Code.
+
+    Templates siehe `skill_templates.TEMPLATES`. Konkret:
+      - 'oauth-api' : params={service, base_url?}
+      - 'apikey-api': params={api_name, key_env, auth_header?, auth_prefix?, base_url?}
+      - 'file-process': params={output_ext?}
+
+    Wirft ValueError wenn Template unbekannt oder Name kollidiert.
+    Sonst: ruft intern create_skill mit den expandierten Feldern auf.
+    """
+    import skill_templates as _st
+    spec = _st.expand(name, template, params or {})
+    return create_skill(
+        name=name,
+        description=spec["description"],
+        execution="local-venv",
+        entry_code=spec["entry_code"],
+        readme=spec["readme"],
+        args=spec["args"],
+        pip_packages=spec["pip_packages"],
+        config_schema=spec["config_schema"],
+        author=author,
+    )
+
+
 def delete_skill(name: str) -> None:
     d = _skill_dir(name)
     if not d.exists():