用途：对已命名的现有 Skill 执行一轮研究驱动的改进。适用于“优化这个 Skill”“从成功和失败经验改进 Skill”“研究竞品后优化指定技能”等请求。
主要能力：
- 解析目标 Skill 的权威仓库/项目来源、当前发布标识与真实加载入口，区分源码、已安装副本与宿主使用，不把缓存当所有者编辑。
- 明确用户可见结果、可否证观察、需保留的受支持任务、授权交付物与停止条件，并纳入原始上报的失败，不用研究报告、更短提示词或评分替代。
- 收集能改变决策的证据，按用户明确请求和已接受路线选择阶段，标记复用、已执行、不必要与受阻工作。
- 绑定业务结果与目标输入、错误、恢复及下游消费路径开展任务能力研究，使用 competitors-analysis 的 source 与 synthesis 路线返回机制和反证。
- 对请求的研究通道或未决广度/综合执行 deep-research，条件不再改变选择时停止检索。
- 用 Skill Creator 的普通更新或跨任务改进交接分类证据并定位最小维护点；用 Landscape 交接对每个重要机制给出 adopt、do not adopt、needs verification 处置。
- 需选技术替代方案时，执行 tech-selection 的相应路线并带入实现。
- 编辑前冻结完整目标包，保留触发器、支持任务、接口、确认点、恢复路径与用户数据；在隔离检出中工作。
- 通过真实消费者验证原始结果，校准已知健康与失败用例，区分静态保留与任务结果证据。
- 缺失专家时用可用工具做同类实质工作，不伪造调用或声称门通过；暂停受限依赖项并说明恢复条件。
使用方式：由同一智能体按能力顺序加载并执行所需 Skill；仅在可选本地适配器已存在且可访问时应用 daymade-agent-discipline。不要求私有仓库、凭据或本地配置，不自动安装/克隆 owner 或覆盖宿主禁用的 Skill 策略。
限制：仅发布自身包，不附带伴生 Skills；不可用工具不改变已解析 Skill 的存在；未观察到的人工验收保持未确认；报告实际改进或基于证据的不变决定、精确来源/diff 与结果证据及未满足标准。缺失事实暂未提供。