用途：处理那些必须“读懂文本”才能做对的文本任务。作者给出的判断标准是：完成该任务是否需要人类阅读并理解文本；需要则用本技能，不需要则用代码。
主要能力：摘要、分类、实体或意图抽取、按语气或受众改写、翻译、语义去重（同义不同词）、按质量排序或打分、主题标注、判断两段文本是否在讲同一件事、复述、简化、大纲扩写为正文、正文提炼标题、标题扩写正文、从段落提取事实、情感分析、毒性判断、相关性、语义相似度。
留在代码中的机械操作：字符/词/token/行计数、字节长度、按分隔符拆分、精确字符串查找替换、正则匹配与提取、排序、按 key 分组、按相等去重、大小写转换、JSON 解析与序列化、base64、URL 编码、哈希、diff、格式化。作者明确指出：关键词表、对 “important” 等短语做正则、用字符串相似度循环来判断含义，都只是本技能的残缺替代，应换成一次或 N 次并行 Agent 调用。
使用方式：通过 Agent(subagent_type='gm:textprocessing', model='haiku', prompt='## INPUT\n<body>\n\n## INSTRUCTION\n<task>') 调用。后台即发即忘可加 run_in_background=true。批量时在同一条消息里发 N 个并行 Agent 调用，每项一个，runner 使用 Promise-allSettles；各项相互独立时串行调用是浪费。若单个大正文超出单次提示预算，由调用方确定性分块（按段落、章节或固定 token 数），每块一个 Agent，如需跨块综合再用一个 reducer Agent 合并；Agent 自身不分块。
输出约定：纯文本指令输出纯文本，无代码围栏、无标签；JSON 指令输出恰好是该 JSON，可被 JSON.parse 解析；多文档输入且要求列表时，按同一顺序每个输入文档一条；形状不明确默认纯文本；空输入输出为空。
限制：模型固定为 haiku，只有当 haiku 输出未通过验收检查时才升级到 opus。每次调用只做一个变换，三次并行调用优于一个“摘要+分类+翻译”的提示。幂等：相同输入加相同指令得到相同输出（考虑采样）；需要严格确定性时调用方在提示中指定 temperature=0。输出即交付物，不带评论、不写“这是你的输出”。