用途：对 AI CLI 环境中的资源做自动化清点，覆盖两个范围——系统已安装资源和当前代码仓库中的本地资源，输出插件、智能体、技能与 MCP 服务器的完整目录。该技能为只读的发现模式，只扫描、列出和展示，不分析、不推荐、不编排，是资源感知的基础层。
适用时机：想了解已安装哪些资源；规划复杂任务前；排查缺失的资源或能力；审计可用工具与集成；发现新安装的插件或 MCP 服务器；验证技能安装是否成功；检查当前仓库是否包含本地智能体、技能或 MCP 配置。
工作流程：先做平台检测，按目录存在性依次识别 claude、copilot、gemini、opencode、codex，均不匹配则记为 unknown。随后并行运行四类扫描：插件扫描（Glob 查找 plugin.json，读取名称、版本、描述与 agents 数组及各智能体可用工具）；技能扫描（Glob 查找 SKILL.md，解析 YAML frontmatter，提取名称、描述、触发词、版本、分类、标签）；MCP 扫描（读取 .mcp.json，按服务器用 ToolSearch 以 mcp__{server_name}__* 列出工具并建立工具清单）；仓库扫描（在当前工作目录查找本地智能体、技能与 MCP 配置）。全部完成后可选地按资源类型、分类或关键词过滤，最后生成结构化 Markdown 目录报告，含平台名、时间戳、分节计数与底部汇总。
设计原则：零配置（运行时发现路径，不硬编码）、失败安全（缺失资源返回空数组而非报错）、平台无关（五个平台输出格式一致）、双范围（同时检查已安装与当前仓库）、只读（不修改、不执行、不推荐）、每次全新扫描不做缓存。已安装与仓库资源分节展示，节内按名称字母排序；无法确定的内容以 unknown 标注。
限制：资料未提供收费、价格与具体平台版本要求等信息，暂未提供。安装命令等细节资料中亦未给出。