用途：检测已有技能与其当前源代码之间的漂移，生成带严重程度分级的漂移报告，发现项需可追溯到实际代码并附 file:line 引用，同时给出可执行的修复建议。
主要能力：以 AST 分析为支撑，强调结构事实而非语义猜测；分析深度根据检测到的 forge 层级（Quick/Forge/Forge+/Deep）自适应并可优雅降级；支持栈技能，code-mode 栈按库对照其来源审计，compose-mode 栈通过元数据哈希比较检查组成项的新鲜度。
使用方式：输入 skill_name（必填）。工作流分七个阶段：初始化与基线、重新索引来源、结构差异、语义差异（非 Deep 层级跳过）、严重程度分类、报告、工作流健康检查。step-01 设有确认门；当 headless_mode 为 true（传入 --headless 或 -H，或 preferences.yaml 中 headless_mode: true）时，各门以默认动作自动推进并记录自动决策。输出 drift-report-{timestamp}.md，包含 drift_score 与 nextWorkflow。激活时从 {project-root}/_bmad/skf/config.yaml 加载配置，解析 project_name、output_folder、user_name、communication_language、document_output_language、skills_output_folder、forge_data_folder、sidecar_path，并生成固定时间戳 YYYYMMDD-HHmmss。
限制：工作流规则要求不得编造发现项，所有数据须可追溯到源代码；每步文件需完整读取后执行，须遵循强制顺序，不得跳过、重排或优化；一次只加载一个步骤文件，不得预加载后续步骤；加载下一步前需更新输出文件 frontmatter 中的 stepsCompleted。若某指令引用的子流程或工具不可用，需在主上下文线程中达成结果。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。