用途：创建或修订智能体技能，使其可预测地改变智能体行为，同时避免携带不必要的上下文。适用于用户要求新建技能、把笔记转成技能、改进技能等场景。
主要能力与步骤：
- 判定调用方式。区分技能由模型调用还是用户调用；仅当智能体或其他技能需要发现它时，才保留触发词丰富的描述，否则设置 disable-model-invocation: true，并让描述面向人类。
- 起草行为主干。写出让技能生效的最小有序步骤，每步以可检验的完成标准结尾。
- 外置参考内容。SKILL.md 只保留始终需要的步骤；分支专属模板、评分标准、示例、命令配方和长清单移到同级链接的 markdown 文件。
- 精简以求可预测。依据 GREAT_SKILL_PRINCIPLES.md 删除重复、沉积、空操作、模糊鼓励和弱触发措辞，倾向用一个有力的引导词替代反复解释。
- 添加评估钩子。若仓库使用 arc-skill-eval，则添加或更新 evals/evals.json，至少包含一条正向路径和一条相邻负向样本。
- 报告契约。总结创建/更改的文件、调用模式、外置引用、评估覆盖及用户需核实的假设。
输出契约：当用户要求创建或修订技能时，产出文件更改而非仅建议。若信息缺失，做最小安全假设并指出，除非调用模式或目标技能名不明确。
限制：资料未提供收费、价格、平台要求等信息；具体用法与安装说明暂未提供。