用途：skf-test-skill 用于在导出前验证一个技能是否足够完整、对 AI 智能体是否有用，充当质量门禁。它支持两种模式：naive 模式检查公共 API 表面的覆盖情况，contextual 模式校验 SKILL.md 与 references 的一致性，最终产出完整性评分和缺口报告。
主要能力：工作流分为初始化并加载技能、检测模式、覆盖检查、一致性检查、外部校验器、硬门禁、评分、报告、工作流健康检查等阶段，各阶段按顺序自动推进。评分规则、缺口严重度表和输出格式不可覆盖，由脚本掌控，硬门禁据此决定是否阻止导出。
使用方式：从 {project-root}/_bmad/skf/config.yaml 加载配置，解析 headless 模式（传入 --headless 或 -H，或 sidecar 偏好中 headless_mode: true）。运行自定义解析命令：uv run {project-root}/_bmad/scripts/resolve_customization.py --skill {skill-root} --project-root {project-root} --key workflow。默认阈值 80，可通过 CLI、流水线默认值或配置标量按优先级解析。报告文件初始为 .skf-test-report-{skill_name}-{run_id}.md，通过检查后改名为 test-report-{skill_name}-{run_id}.md。
限制：要求零幻觉，所有发现须有 file:line 引用；一次只加载一个步骤文件；HARD HALT 需释放运行锁并返回退出码 1；headless 模式下不等待回答。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。