用途：Agent Auditor 是一套系统化的审计方法，用于评估插件生态中各技能与智能体的健康度、质量和一致性，输出带严重度评级和修复建议的可执行结论。
主要能力：按七个维度逐项检查并给出 pass/warn/fail 评分。一、范围与调用：核对调用控制字段（user-invocable、disable-model-invocation）是否符合调用矩阵，判断技能是否需用户交互或具有不可逆副作用，是否属于纯内部管道，并与智能体 tools: frontmatter 中的引用交叉比对。二、位置与跨客户端：技能是否位于正确插件仓库，目录名是否与 name 字段完全一致且使用 kebab-case，文件是否严格命名为 SKILL.md（区分大小写），技能文件夹内不应有 README.md。三、描述质量：描述结构为“做什么+何时使用+关键能力”，使用第三人称，含具体触发短语，少于 1024 字符，不含 XML 尖括号，不过于模糊或技术化，必要时包含负向触发。四、结构与渐进披露：SKILL.md 正文建议低于 2000 词（理想 1500），详细文档放入 references/，脚本放入 scripts/，关键指令置顶。五、测试与基准：检查 evals/evals.json 的触发与功能用例、断言、基线对比数据（pass_rate 与 baseline_pass_rate）以及增量是否为正。六、智能体装备：核对技能创建或修改类智能体是否具备所需工具清单。七、生成式 UI 感知：面向 UI 生成领域的智能体是否具备相应能力；不适用的领域可跳过该维度。
使用方式：先通过子智能体枚举并分类目标技能，再并行派发子智能体执行维度检查，随后生成审计报告并给出具体修复项，最后修复并仅对变更技能重跑审计。
适用场景：多插件或单插件批量审计、技能发布前质量把关、描述优化与评估基准建设。
限制：资料未提供该技能的安装命令、收费方式或运行环境要求，暂未提供。