用途：这是 elastic/elastic-docs-skills 目录的技能生成器，交互式引导用户创建新的 Claude Code 技能，并可建议向上游贡献。
主要流程：
- 先理解目的：必须弄清技能要做什么，询问用户要自动化的任务或工作流；若通过 $ARGUMENTS 提供了名称，仍需询问用途；名称若不以 docs- 开头会自动补上并告知已按目录命名规范归一化。需明确技能解决的问题、所需输入（文件、URL、参数）、输出或副作用。
- 收集细节：使用 AskUserQuestion 收集技能名称（kebab-case 且必须以 docs- 开头）、分类（如 authoring、review、workflow、testing）、触发方式（仅用户可调用 disable-model-invocation: true，或由 Claude 自动触发）、所需工具（如 Read、Grep、Bash(gh *)）、是否接受参数及提示、执行上下文（主上下文或 context: fork 的子代理）。
- 生成技能：生成结构良好的 SKILL.md，含 YAML frontmatter（name、version: 1.0.0、description 等），正文为清晰可执行的指令，必要时使用 $ARGUMENTS 或位置参数（$0、$1）。frontmatter 的 --- 之后必须紧跟 Apache 2.0 许可证头。文件写入 skills/<category>/<skill-name>/SKILL.md。写入前校验名称：kebab-case、以 docs- 开头、不与 skills/**/SKILL.md 中已有名称重复。
- 与用户复核：读回并展示完整内容，询问是否需要修改，用户确认前不继续。
- 交互式生成 evals：在技能目录内生成 evals/evals.json，遵循 references/eval-schemas.md 的 schema。生成 3-4 个评测，覆盖核心用例、边界情况、负向评测（技能不应触发或输出的输入，用于防止误报和过度触发）。评测应使用真实具体的提示，期望具有区分度，负向评测使用“Does NOT flag/generate/suggest”类期望，测试技能的独特价值。随后与用户复核并迭代。
- 可选优化 description：description 是决定 Claude 是否调用技能的主要机制，应说明做什么及何时使用，可略带“pushy”以对抗触发不足，并包含用户自然会说的触发词。
- 建议测试与贡献：建议运行 ./install.sh 本地安装，在 Claude Code 中输入 /<skill-name> 测试；随后可建议贡献到 elastic/elastic-docs-skills，创建分支 add-skill-<skill-name>、提交、推送并开 PR，标题为 Add <skill-name> skill，正文包含技能用途、用法和调用示例。
指南：保持指令简洁聚焦，避免过度设计；对有副作用的技能（PR、提交、部署）优先使用 disable-model-invocation: true；对产出大量内容的研究型技能使用 context: fork；接受参数时始终包含 argument-hint；新技能版本为 1.0.0，更新遵循 SemVer。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围等信息。