用途：确保技能或 MCP 的实际实现与其 manifest 声明相符，通过 Codex 做语义分析，比较描述、前置条件与效果和真实代码，发现漂移、缺失功能与过度承诺。
主要能力：语义比较（判断代码是否匹配描述）；前置条件校验（确认声明的前置条件是否真的被检查）；效果验证（确认代码是否产生声明效果）；API 表面分析（验证导出函数是否与 manifest 一致）；漂移检测；覆盖率评分。
使用方式：输入 resource_path、manifest_path（默认 resource_path/manifest.yaml）、implementation_path（默认 resource_path/index.js）、strict_mode（默认 false）。流程先加载 manifest 与实现（缺失实现时仅校验描述），再依次用 codex exec 校验描述、前置条件、效果与 API 表面，最后用 Python 汇总为 validation-report.json，并输出总分、问题数与通过状态。评分规则为描述准确度、前置条件覆盖率、效果覆盖率三者平均；通过条件为总分 >= 0.8 且无高严重级别问题。严重级别分为 high（核心功能缺失、前置条件未强制、效果未实现）、medium（功能不完整、错误处理差、导出未文档化）、low（轻微不一致、文档缺口、风格问题）。
适用场景：更新技能实现后、质量审计、manifest 过时或错误时、检测描述与实现漂移、发布新版本资源前。可集成 manifest-generator、capability-graph-builder，并可用于 CI/CD，例如在 GitHub Actions 中遍历 SKILLS/*/ 调用 validate.sh。
限制：资料未提供安装步骤、依赖版本、具体调用入口的参数细节，以及收费或价格信息；实际运行依赖 Codex 与 Python 环境。