用途：readiness-scorer 把项目的原始信号转化为可解释的 0-100 分“Grok Readiness Score”，并给出理由与改进建议，用于判断项目是否适合由 AI 智能体参与开发。
主要能力：按信号加权评分，基础分为 30 分，再按各项加减。信号包括：根目录 AGENTS.md 或等效规则文件是否充分（权重 25）；.grok/skills/ 是否有 2 个以上有效技能（20）；是否有测试框架与实际测试（20）；是否有 CI 配置（10）；忽略规则是否规范（.grokignore 或强 .gitignore，8）；Git 纪律（7）；是否有明确的验证语言（5-10）。输出包括数字分数、一句话总体评估、3-6 条发现（✓ 优势、△ 机会、✗ 缺口）以及 2-5 条按优先级排序的建议。面向 JSON 消费者时返回结构化对象，含 score、assessment、findings、recommendations 字段。
使用方式：可接收预先收集的发现结果（由 auditor 调用时优先），也可接收目标目录并自行做轻量扫描（需遵守忽略规则）。评估时须引用具体证据，如文件路径、大小、片段。
适用场景：项目审计、智能体就绪度评估、为团队提供改进优先级。
限制：评分需保持一致、不得虚高；跨语言应公平；新项目若具备优秀 AGENTS.md、测试与 CI，可合理得 55-65 分；除非所有主要信号都强且项目已被智能体成功使用，否则不给 100 分。该技能随 grok-build-showcase 发布，既是聚焦式技能设计示例，也是审计功能的实时组件。