用途：扫描已安装技能，提取在多个技能中重复出现的跨领域原则，并把它们蒸馏为规则——可追加到现有规则文件、修订过时内容或新建规则文件。适合周期性规则维护、技能盘点后发现应升格为规则的模式，以及规则相对所用技能显得不完整时使用。
主要能力与工作方式分三阶段。阶段一为确定性清点：运行 bash ~/.claude/skills/rules-distill/scripts/scan-skills.sh 收集技能清单，运行 bash ~/.claude/skills/rules-distill/scripts/scan-rules.sh 收集规则索引，并向用户展示扫描到的技能数与规则文件数。阶段二为跨读、匹配与判定：由 LLM 读取全部规则文本，将技能按描述分主题聚类，在子代理中分析并跨批次合并去重，候选须满足出现于 2 个及以上技能、可写成“做 X/不做 Y”的可执行行为、有明确违规风险、且尚未被现有规则覆盖；判定结果包括 Append、Revise、New Section、New File、Already Covered、Too Specific，并输出原则、证据、违规风险、目标规则、置信度与草稿等 JSON 字段。阶段三为用户复核与执行：先给出汇总表与逐条明细，用户按编号选择 Approve、Modify 或 Skip，绝不会自动修改规则，必须经用户批准；结果保存到技能目录的 results.json，含 UTC 秒级时间戳、扫描数量、候选 ID 与状态。
设计原则包括只提取原则而非具体写法、草稿中链接回 See skill 引用、脚本保证穷尽而 LLM 保证语境理解，以及用“2+ 技能证据、可执行行为、违规风险”三层过滤防止过度抽象。
限制：官方资料未提供安装方式、价格、平台支持范围与效果保证；仅说明需在具备 Claude 技能目录与相关脚本的环境中运行；不提供其他收费或平台信息。