用途：当技能语料库在新模型上表现退化时，ce-retune 把它当作测量问题而非写作问题来处理，目标是在目标模型上让语料库的实测行为达到事先登记的达标线，并让每项回归的移除都可归因。
主要能力与流程：先过“测量门”——必须有运行档案或能产出档案的测试框架（含工具调用轨迹、终止标记、token 计数、最终消息）、能把运行指向特定语料库源码检出的构建选择器，以及语料库能端到端执行的可重复任务；缺任一项就停下并说明要补什么，不得用静态审计冒充调校。随后按顺序执行：挖掘历史运行档案建立免费基线；用同一提交的两份相同语料库副本跑出噪声下限，并在任何改动前书面登记达标线；对语料库做对抗式审计，每个技能一个智能体提议删减、另一个独立上下文为现有文字辩护；按外科手术式小步削减，每个智能体只处理一个问题；测量后由失败点决定下一步修复，循环直至达标线通过即停止，并报告仍未测量的部分；最后提交与撰写说明。
使用方式与限制：需先阅读 references/workflow-shapes.md、noise-floor.md、baseline-mining.md、corpus-audit.md、cut-passes.md、halt-taxonomy.md 等参考文件；编排按文件所有权而非条目分派。禁止为了让测试变绿而修改测试；并非所有停止都是缺陷，需按 halt-taxonomy 判断停止背后是谁。达标线通过不等于覆盖全部行为。非目标为减少字数，精简与性能是两套独立程序。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。