用途：这是一个发现型技能（discovery tool），回答“下一步该把什么固化进 AI 层”，而不是质量评估。它读取你所用编码智能体的能力文档，再加上你指定的一个扫描目标，给出每项发现应变成哪种原语（primitive）的建议。资料称其与智能体无关（agent-agnostic），支持 Claude Code、Codex、PI 等，因为它会先学习该智能体自身的扩展点。
两类目标，两种模式：其一，指向单次运行的产物（计划、实现报告、RCA、PR 正文、评审输出、提交/差异，最好附上该次运行会话日志），走反应式循环，问“AI 层里什么本可避免这次问题”，修系统而非改代码。其二，指向一段日志窗口（例如 Claude Code 的 ~/.claude/projects/ 与 ~/.claude/history.jsonl，Codex 的 ~/.codex/sessions/，PI 的扩展日志目录），默认最近两周，走主动式扫描，问“我反复手工做的事里哪些应当被编码”。两者输出形态相同。
输入：第一个输入必填（即上述目标之一）；第二个输入是可选“引导语”（steer），含义随目标而变——扫描运行时写你观察到的症状，扫描日志时写你关心的主题，没有就答“nothing specific”。第三个输入是智能体自身能力文档，通常自行解析，无法确定时才询问。
主要能力：把发现映射到完整的原语调色板（规则/skill/hook/subagent/MCP/自动化工作流），并说明为什么选它；建议按项目现有规则、技能、智能体的风格来写；最终产出一个内联 CSS 的自包含 HTML 文件，报告结构由分析结果决定，而非固定模板。
限制：每次运行只扫描一个目标；反应式与主动式需分两次运行、两份报告。资料明确警告不要为一次性偶发失败编造规则，找不到文档或目标时应停下来询问，不得捏造分析。步骤需严格照做，避免添加评分框架或额外轮次。该技能只规定如何呈现，不规定报告应包含什么。