用途：技能描述是技能唯一的发现机制。若描述含糊、重叠或缺少关键词，智能体可能不触发该技能，或触发错误技能。Tool Description Optimizer 分析每个已安装技能描述的可触发质量，并给出具体改写建议。
主要能力：按五个维度打分（各0–10分）：清晰度（单一明确用途，权重2x）、具体性（动作动词与具体名词，2x）、关键词密度（每句触发相关关键词，1.5x）、唯一性（与其他已安装描述重叠低，1.5x）、长度（最佳15–40词，1x）。综合得分对应等级：A 8.0–10.0、B 6.0–7.9、C 4.0–5.9、D 2.0–3.9、F 0.0–1.9。唯一性用 Jaccard 相似度对比其他描述；长度按以25词为中心的钟形曲线评分。
使用方式： python3 optimize.py --scan python3 optimize.py --scan --grade C python3 optimize.py --skill <name> python3 optimize.py --suggest <name> python3 optimize.py --compare "desc A" "desc B" python3 optimize.py --status python3 optimize.py --format json 流程：先全量扫描，关注 C 及以下等级；对低分技能生成2–3条改写建议及预测分数提升；用 --compare 对比原描述与建议；最后把选中的改写应用到技能 SKILL.md 的 frontmatter description 字段。
适用场景：安装新技能后检查描述是否可触发；技能未按预期触发时诊断描述问题；定期审计描述质量漂移；发布技能前优化可发现性。
限制：不修改任何技能文件，仅分析与建议；改写建议基于启发式规则而非 LLM 生成，确定且快速；扫描结果与各技能分数存于 ~/.openclaw/skill-state/tool-description-optimizer/state.yaml，字段含 last_scan_at、skill_scores、scan_history。含糊词如 helps、manages、handles、various、things 等在具体性上得0分；强触发关键词如 scans、detects、validates、generates、audits 等。