用途：本 Skill 指导 AI Agent 对代码库执行命名审计，确保其遵循明确定义的术语与命名规范，在项目中强制执行“通用语言”，提升代码清晰度、一致性与可维护性。使用期间输出避免 Markdown 表格，改用无格式文本列表。
工作流： 一、建立术语表。先在 docs/ 或根目录查找 glossary.md、terminology.md 等文档；若找到，向用户确认是否为本次审计的事实之源；若不存在，说明其重要性，并用 references/glossary_template.md 模板引导用户创建。术语表需精确定义核心名词（如 Content、Section、Line）与动词（如 get、find、search、list）的语义，命名应精确、足够特殊，避免模糊歧义。未达成清晰且双方同意的术语表前不应继续。 二、定义审计范围。询问用户要审计的目录或文件，并确认范围。 三、分析与报告。逐个读取文件，检查方法/函数名、参数名、变量名、类型名/别名，对照术语表，重点关注动词错用（如该用 search 却用 find）、名词不一致（如代表多行内容的 string[] 命名为 lines 而非 Content）、模糊命名（如 data、item、val、str）。为每个文件汇总偏差清单，记录位置、问题描述与明确修改建议，最后按文件分组呈现。 四、实施重构（可选）。提交报告后询问用户是否应用修正；若同意，用 replace 工具逐一或按小批次应用，完成后最好运行测试套件验证无回归。
限制：具体支持的语言、平台与工具依赖资料未提供；重构需用户确认，术语表缺失时无法进入审计。