用途：审计“每轮都加载”的上下文栈，找出令牌浪费、重复、矛盾、过时内容，并给出按节省量排序的建议清单。它是审计者而非执行者，只测量、发现、排序、建议，不编辑任何被审计文件。
主要能力：枚举当前 harness 实际每轮加载的文件并测量；从令牌效率、冗余、矛盾、是否适合抽成技能、过时、清晰度六个维度分析；按风险分级（🟢零风险、🟡低风险、🔴中风险）；用 gbrain eval cross-modal 对草稿报告做质量门禁；输出含证据引用与修复位置的报告。
使用方式：先按约定检查 brain 中是否有既往审计报告以计算漂移；用 wc -c 字节数除以 2.8 估算令牌（整数向上取整公式 (n*10+27)/28），若宿主客户端报告精确上下文分解则优先采用；读取全部文件后分析；将草稿写入临时文件，用 gbrain config get models.tier.utility 解析廉价评审模型，再运行 gbrain eval cross-modal 进行门禁；退出码 0 通过、1 失败需修正后重判、2 无法判定则标注“未评审”后交付。
适用场景：上下文栈膨胀、规则在多文件重复或互相矛盾、记忆块不再值得占用、内容只服务单一工作流需抽成技能时。
限制：只报告不修改，包括零风险项；涉及 bootstrap 渲染文件（SOUL.md、USER.md、ACCESS_POLICY.md、HEARTBEAT.md 等）的建议必须改为答案库或模板变更并重新渲染，不能直接编辑；不硬编码模型 ID；默认只用单个廉价模型评审，多模型面板需用户明确要求；按需加载的技能与参考文档不在审计范围内，仅作为抽取目的地；令牌数为估算并标注除数，不得编造；身份内容本身的问题转交 soul-audit。具体收费与价格资料暂未提供。