用途：upskill 包装 HKUDS/UpSkill，把弱/廉价模型（如 Flash、Haiku）的会话失败或成功经验，经 Teacher 模型分析后蒸馏为技能，并用 Student 模型在 Ralph Loop 中验证（最多 3 轮），验证通过才存入技能库，从而在不升级模型的前提下提升任务表现。
主要能力：三角色分离——Daily 模型（由 Claude Code settings.json 决定，不受影响）、Teacher（分析失败、起草技能）、Student（验证）。流程为安装、配置模型、按项目启用、正常使用、服务、管理。SessionEnd 钩子捕获失败会话并标记 pending，下次启动提示运行 /upskill-build，在隔离 git worktree 中执行多阶段流水线。已验证技能通过全局 CLAUDE.md 索引自动注入上下文。
必要用法：安装可执行 curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/Upskill/main/cc-integration/install.sh | bash -s -- --remote，或本地 git clone 后 bash install.sh。配置 ~/.claude/upskill.conf 设置 UPSKILL_TEACHER、UPSKILL_STUDENT、UPSKILL_SERVE_MODE。常用命令：/upskill-configure、/upskill-build、/upskill-run、/upskill-list、/upskill-status、/upskill-mode auto|interactive、/upskill-uninstall。
适用场景：让廉价模型在重复任务类别上接近 Pro 表现；将失败或成功会话沉淀为技能；了解 Ralph Loop 与服务模式。
限制：依赖 Claude Code 的钩子与上下文注入；需 bash、python3、git、curl 与 Teacher/Student 模型 API。Teacher 与 Student 不应相同，否则验证无意义；验证 3 轮未过则丢弃，不可强制保存。非 Claude Code 环境需自行移植，不应承诺同等效果。上游为 MIT 许可。其余细节暂未提供。