用途：评估代码仓库对自主 AI 辅助开发的支持程度，产出结构化报告，说明哪些能力已具备、哪些缺失。
主要能力：按五大支柱共 74 项特性评估。Agent Instructions（18 项）判断智能体是否知道该做什么；Feedback Loops（16 项）判断智能体能否知道改动是否正确；Workflows & Automation（15 项）判断流程是否支持智能体工作；Policy & Governance（13 项）判断智能体是否知道规则；Build & Dev Environment（12 项）判断智能体能否构建和运行项目。完整特性列表及证据示例见 references/criteria.md。标准来自对 123 个真实仓库的分析，并筛选出真正影响智能体有效性的特性。
使用方式：第一步运行扫描脚本收集文件系统信号，可逐个或一次性运行： bash scripts/scan_agent_instructions.sh /path/to/repo bash scripts/scan_feedback_loops.sh /path/to/repo bash scripts/scan_workflows.sh /path/to/repo bash scripts/scan_policy.sh /path/to/repo bash scripts/scan_build_env.sh /path/to/repo 或：for s in scripts/scan_*.sh; do bash "$s" /path/to/repo; echo; done 第二步对照 criteria.md 逐项评估，标记 ✓ 存在、✗ 缺失、— 不适用。第三步按模板写报告，含 Summary（具备 X/74、最强与最弱支柱）及五大支柱分项结果，通过项注明证据，失败项说明缺失内容。
限制：扫描脚本只是辅助工具，不是评分器；它们只发现文件与模式，不评估质量。多项特性需人工阅读文件判断，例如 README 是否含真实构建命令、内联文档是否系统化、示例是否可运行、贡献指南是否含代码规范、AI 使用政策是否有意义边界、架构文档是否最新、测试文档是否足以让智能体运行。
该技能基于 OpenHands 的开源工作，原始仓库 https://github.com/OpenHands/skills ，由 webconsulting.at 适配。收费、平台支持等信息暂未提供。