用途：rp-why 是一个自我反思框架，用于在反思 AI 协作质量或追踪长期成长时加载。它分析会话历史，呈现使用者与 AI 工具思考的深度以及协作实践的健康度，围绕三个维度展开：DOK（知识深度，按 Webb 框架对提示词的认知复杂度打分 1.0-4.0，Adjusted 考虑意图压缩）、TM（工具成熟度，通过 Orchestra Model 的 1-6 层级追踪对 AI 工具的有意编排）、ADT（智能体委托信任，由 TM × DOK 矩阵推导，衡量工具复杂度与人类认知深度之间的差距）。三个维度的交汇产生诊断区域（如 Frontier、Growing、Expected、Thinking Ahead、Underutilizing、Overpowered），用于判断协作实践的健康状况。
主要能力：提供多种分析报告，包括建立基线、分析当前会话、与基线对比、整体纵向分析以及按日 token 消耗细分。报告涵盖 DOK 分布、DOK 3+4 占比、压缩百分比、阶段分析、轨迹与增长提示。
使用方式：安装命令为 npx skills add https://github.com/block/agent-skills --skill rp-why。可用命令：/rp-why init 或 /rp-why baseline 从会话历史生成基线；/rp-why current 分析当前会话；/rp-why compare 将当前会话与基线对比；/rp-why overall 进行跨全部会话的纵向分析；/rp-why token-spend 查看每日 token 消耗细分。也可用自然语言提问，例如“分析我的 AI 协作模式”或“给出完整的 rp-why 纵向报告”。首次使用运行 /rp-why init 建立起点，会话结束运行 /rp-why current，每周运行 /rp-why compare，每月运行 /rp-why overall。
适用场景与限制：适合希望量化并改进人机协作实践的个人使用者。数据源为 ~/.local/share/goose/sessions/sessions.db，基线保存于 ~/.config/goose/rp-why-baseline.json。方法论基于 DOK 关键词分类、压缩检测与调整后的 DOK。该工具依赖会话历史数据；关于收费、价格、平台兼容范围等资料暂未提供。