Skill Iter Tune 是一个基于“执行—评估—改进”反馈循环的技能迭代调优工作流。它由编排文件 SKILL.md 协调，采用纯编排器设计：SKILL.md 只负责统筹，具体执行细节放在分阶段文件中按需加载。每个迭代依次执行技能、评估产出质量、再应用改进。
主要流程：Phase 1 设置阶段解析技能路径、校验存在性、在工作区创建目录、备份原始技能文件并初始化 iteration-state.json；随后进入迭代循环，Phase 2 通过 ccw cli 以 Claude 执行技能，Phase 3 用 Gemini 分析评估，按 Clarity、Completeness、Correctness、Effectiveness、Efficiency 五个维度打分并检查是否终止，Phase 4 由 Agent 应用改进建议；最后 Phase 5 生成包含分数进展的最终报告。
支持两种模式：单技能模式独立调优每个技能；链式模式按 chain_order 顺序执行，前一技能的产出作为后一技能输入，Phase 3 同时评估整条链输出与各技能分数，Phase 4 改进链中最弱的技能。
配置可交互选择：Quick（3 次迭代、70 分）、Standard（5 次、80 分，推荐）、Thorough（8 次、90 分），也可用 --max-iterations、--threshold、-y/--yes 等参数；每次迭代执行前会对技能状态做快照以便回滚。终止条件包括达到质量阈值、达到最大迭代次数、连续两次迭代改进不超过 2 分的收敛检测，以及错误上限。错误处理上每阶段允许一次重试，连续 3 次失败则终止。
使用限制：依赖 ccw cli 调用 Claude 与 Gemini，且需要相应运行环境；循环会持续到终止条件满足，可能耗时较长；资料未说明具体计费、价格与平台要求。