用途：这是一份关于如何写好、编辑好 AI 技能（skill）的参考文档，目标是让技能具备可预测性——让智能体每次都走同样的流程，而不追求输出一致。
主要能力：围绕几个主题展开。一是调用方式，区分模型调用型（保留 description，可供智能体自主触发或被其他技能调用，但每轮都占上下文）与用户调用型（设 disable-model-invocation: true，只由用户键入名称触发，零上下文开销但消耗人的记忆负担）；后者过多时可用路由型技能汇总。二是描述撰写，模型调用型描述需说明技能是什么并列出应触发的分支，每个分支一个触发词，前置技能的关键词，剔除正文已有的身份信息。三是信息层级，在「技能内步骤」「技能内参考」「外部参考」之间取舍，步骤需有可检查、必要时穷尽的完成判据；用渐进披露把内容下移到链接文件，按分支决定内联或外链，并注意邻近聚合。
使用方式与拆分：按调用拆分（有独立触发词或需被其他技能调用时）或按顺序拆分（后续步骤会诱使智能体抢跑时），每次拆分都要付出上下文或认知开销，需权衡。精简时保持单一事实来源，逐句做 no-op 测试，不合格就整句删除。还引入「引导词」概念，即模型预训练中已有的紧凑概念，可锚定执行与调用，减少 token 并提高触发可靠性。
适用场景与限制：适合技能作者诊断和改写技能。文档列出常见失败模式：过早完成、重复、沉积、臃肿、no-op。正文未提供具体安装命令、平台要求或收费信息，暂未提供。