用途：对一套智能体开发环境做整体体检，目标不是打分，而是找出最值得改的两三处并真正落实。核心理念是“越少越好”：每个已安装工具、技能和每行记忆都在争夺智能体的注意力与上下文，最佳配置是能完成任务的最小配置。
主要能力：运行自带扫描脚本收集确定性事实（技能、记忆、设置、工具、MCP、git、转录、客户端、密钥）；按 dimensions.md 的评分细则逐主题解读；对扫描看不到的部分（伦理、专注度、习惯）通过提问访谈；把报告写入 .claude/scratchpads/setup-audit-<YYYY-MM-DD>.md；最后与用户逐项确认并应用修复。
使用方式：从 $ARGUMENTS 选择模式——shallow（快速浅查）、deep（默认，常规全面检查）、ultra（机器级更深检查）、yolo（穷尽式，含转录挖掘）。无模式时默认 deep。扫描命令为： python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/improve-my-agent-setup/scripts/scan_setup.py" --scope=<user|project|deep> [project-path] > .claude/scratchpads/setup-scan.json 扫描脚本仅依赖标准库、只读元数据；环境变量与连接串仅返回键名，密钥扫描只报告文件路径、行号、规则名与匹配长度，绝不写入匹配值。若 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} 未设置，直接使用该技能下的脚本路径。
覆盖主题包括技能与所有权、记忆与上下文、工具冗余、输入工效、模型独立性、跨客户端配置、harness 配置、版本控制、权限姿态、执行环境隔离、网络与自主暴露、安全强制、供应链防御、密钥卫生、委派与伦理、确定性、专注与交付、模型与投入、用量复盘、自动化、知识体系。
限制与注意事项：扫描看不到插件提供的 MCP 服务器，需自行核对会话中实际可用的工具；也读不到实时模型与投入，需从上下文自行判断。报告要求每个主题给出读数、原因、细微差别与可行动作，且不得边审计边静默修改，必须先呈现全貌、再经同意修复。安装任何东西前须先询问。该技能强烈建议用 /schedule 设置定期复检（默认每周，改造期每日，稳定期每两周）。