用途：把内部 API/REST endpoint/SDK 重构为 agent 能高效调用的 CLI；也可对现有 CLI 做 agent-readiness retrofit 或打分。不适用：面向人类的 CLI、构建 MCP server、LLM eval pipeline。
核心约束：不允许 1:1 包装，必须先按业务 workflow 合并；必须 ship 配套 SKILL.md；必须通过 11 维 audit。
五阶段流程： Phase 1 Inventory：读取 OpenAPI/Swagger/Postman/SDK 文档或描述，让用户列出 agent 要解决的 Top 20 高频任务（数量须 ≥10），按 inventory.template.md 产出 inventory.md，用户 review 确认后进入下一阶段。 Phase 2 Workflow Merge（核心）：把 N 个 endpoint 合并为 30–50 个 agent-facing command，每个 command 对应一个 agent task。要求 merge_ratio = endpoint_count / command_count，目标 3–10；< 3 须报警并拒绝继续。command 名用动词-名词（如 schedule-meeting），输入优先语义化标识（name/email/slug），注明内部 fan-out 与是否 mutation。 Phase 3 Command Stub：按 Typer 模板为每个 command 生成 Python stub。必须含 --output（默认 table，可选 json，非 TTY 自动切 json）、--fields、--limit/--page-token、mutation 的 --dry-run、输入校验（拒绝 control chars、路径穿越、? # %）、结构化 error JSON（含 suggestion）、语义化退出码（0/1/2/3/4/124）、schema 子命令；业务逻辑用注释占位。禁止交互式 prompt。 Phase 4 SKILL.md：编写配套 agent guide，包含 Invariants、Common Workflows（≥3 个完整案例）、Authentication、Rate Limits & Pagination、Examples，放在 CLI 仓库根。 Phase 5 Self-Audit：按 11 维 rubric 打分（每维 0/1/2，总分 22），总分 < 18 不通过，须回到对应 phase 修复；反模式每命中一条扣 2 分。audit-rubric 可独立调用，用于给现有 CLI 打分。
使用方式：按 references 与 assets 模板执行；Phase 3 参考 example-hello-cli。注意：不要追求一键自动转换，OpenAPI 多变（auth、嵌套 ref、polymorphic schema），需手工设计每个 command；Type hints 是 Typer 的关键。