用途：self-actualization 是面向认知架构的深度自评技能，定位为“全面体检”，回答“我有多健康、下一步该练哪里”，而非仅判断“是否生病”。它输出诚实的现状评估、成长机会识别与按优先级排序的改进计划。
主要能力：从六个维度评估。1）结构完整性：突触有效性、schema 合规、版本一致性、文件组织。2）记忆平衡：计算 P:E:D 比例（P=instructions 数，E=prompts+episodic，D=skills 数），并按架构成熟度对比目标比例。3）知识深度：按深度、合格、浅层、空壳分级，识别“能力清单”反模式。4）连接密度：平均连接数、孤立技能、枢纽技能、双向覆盖。5）Trifecta 完整性：SKILL.md、.instructions.md、.prompt.md 的覆盖。6）成长轨迹：新增技能、深化技能、全局知识增长、Trifecta 进展。
使用方式：会话流程为清点文件、结构审计（可运行 brain-qa 或 dream）、深度抽样、平衡计算、网络分析、成长回顾、优先级列表、行动计划。评分按权重加权平均：>4.0 健康，3.0-4.0 需关注，<3.0 紧急。还包含漂移修复协议，用 grep 与 PowerShell 命令检测版本引用漂移和文档计数漂移，并在发布前按“自评→修复→验证→构建→测试”顺序执行。
适用场景：月度深度评估、发布前漂移检查、架构优化规划。
限制：资料未提供安装命令、收费、平台与具体运行环境信息；部分命令为示例，需按实际仓库路径调整。