用途：Skill Tuning 用于对技能（skill）执行过程进行自主诊断与优化，定位并修复执行问题。
主要能力：检测六类问题——上下文爆炸、长尾遗忘、数据流中断、智能体协调、文档问题、Token 消耗。按优先级给出修复策略，如消除中间文件、状态集中化、错误包装、滑动窗口、约束注入、提示压缩等。支持通过 Gemini CLI 进行深度分析，处理复杂或关键问题。
使用方式：以斜杠命令调用，例如 /skill-tuning "Fix memory leaks in my skill"、/skill-tuning "Architecture issues in async workflow"、/skill-tuning "Optimize token consumption and fix agent coordination"。流程为：初始化备份与会话、分析需求、六类诊断、按需 Gemini 深度分析、生成报告、提出修复、应用修复、验证、完成或中止。状态保存在 .workflow/.scratchpad/skill-tuning-{ts}/state.json，完成后可查看 state.final_report 与 state.applied_fixes。
适用场景：修复技能中的内存/状态泄漏、异步工作流架构问题、Token 消耗过高、智能体协调脆弱、输出不一致等。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果保证；修复需依赖备份与质量门禁，具体实现细节见 specs/problem-taxonomy.md、specs/tuning-strategies.md、phases/orchestrator.md 等参考文档。