用途：Crystallize 用于把重复出现的经验模式从会话记录中提炼成可复用的草稿技能文件。当 CTO 说出 /crystallize、“crystallize”、“extract knowledge”或“what have we learned?”时触发；当会话数是 10 的倍数时，会话结束钩子也会自动建议运行。建议在至少 10 次会话后运行，以保持提炼出的技能为最新。
主要能力：由 knowledge-extractor 智能体（Opus）承担主要处理工作，本技能负责编排流程并输出最终报告。流程包括：收集原始材料，包括统计会话日志数量、读取 lessons.md、读取跨项目决策文件 ~/.great_cto/decisions.md、查找在至少 3 次会话中出现的模式、查看最近 30 天的 git log；随后将会话数据交给 knowledge-extractor 智能体，按模式 slug 聚类教训条目，对出现次数 ≥3 的聚类，写出草稿技能到 skills/{domain}/SKILL.md（frontmatter 中 status: draft）；若该领域技能已存在，则追加新的 ## 章节而不替换原文件；领域由模式 slug 及其 archetype 标签推断。最后输出 CRYSTALLIZE REPORT 报告，统计已分析会话数、发现的教训数、聚类数、草稿数、已覆盖数，并列出草稿文件路径及简要描述，同时写明后续操作：审阅草稿，满意后移除 status: draft，再运行 10 次会话后再次执行 /crystallize。
使用方式：通过 /crystallize 等触发词调用，或按会话数倍数自动建议。运行时依次执行收集材料、启动智能体聚类、输出报告、写入 .great_cto/.last-crystallize 标记文件、以及按 10 次会话节奏给出自动建议。
限制：如果仓库中没有会话日志，或会话数不足 10，需要提示 CTO 先积累足够会话或确认是否继续。不过资料未提供该技能的安装方式、平台支持范围、价格与收费信息，也未说明其可处理的数据格式上限或权限要求。