用途：该技能提供一套编写智能体技能（agent skill）的流程，使产出符合 agentskills.io 规范与渐进式披露（progressive disclosure）原则，适用于创建新技能目录、起草程序性指令等场景。
主要能力与步骤：
- 初始化并校验元数据：名称需为 1-64 字符，仅小写字母、数字和单个连字符；描述最多 1,024 字符，用第三人称书写并包含否定触发条件。校验命令：python3 scripts/validate-metadata.py --name "[name]" --description "[description]"。若报错，依据 stderr 自行修正并重跑直至通过。
- 组织目录：以校验后的名称创建根目录，并初始化 scripts/（小型 CLI 工具与确定性逻辑）、references/（一层深的扁平上下文，如 schema 或 API 文档）、assets/（输出模板、JSON schema 或静态文件）。不创建面向人类的文件（如 README.md、INSTALLATION.md）。
- 编写核心逻辑 SKILL.md：以 assets/skill-template.md 为起点，全部指令用第三人称祈使句；主逻辑控制在 500 行以内，大型 schema 或复杂规则移入 references/，并指示智能体仅在需要时读取指定文件。
- 识别并打包脚本：针对正则、复杂解析或重复样板等“脆弱”任务，为 scripts/ 编写单一用途脚本，通过 stdout/stderr 向智能体传达成功或失败。
- 最终逻辑校验：检查 SKILL.md 是否存在“幻觉缺口”（迫使智能体猜测之处），确认所有文件路径为相对路径并使用正斜杠，并对照 references/checklist.md 交叉核对。
错误处理：元数据校验失败时，定位具体错误（如 STYLE ERROR）并重写字段以去除第一/第二人称代词；上下文膨胀时，若草稿超过 500 行，将最大的程序性块提取到 references/ 中的文件。
限制：资料未提供该技能的收费、价格、支持平台或实际效果等信息。