用途：Skillify 是一个元技能，负责把任意原始功能转化为“properly-skilled、已测试、可解析”的智能体能力单元。它同时支持新建技能（Mode A）和对已有技能进行幂等改进（Mode B），每次运行会检测已有产物、识别新增内容（缺陷报告、用户反馈、新输入或质量差距），并只修改失败项而非从头重写。
主要能力：提供一份稳定的 15 项检查清单，涵盖评估契约、SKILL.md、确定性代码、跨模态评估、无回归门禁、单元测试、集成测试、LLM 评估、解析器触发与评估、可解析性审计、端到端测试、brain 归档、定时任务可观测性与重跑、插件归属等。清单项可按编号被其他技能和工作流引用。
使用方式：先判断模式。新技能需满足会被调用 2 次以上、逻辑超过 20 行、有用户会说的明确触发短语，否则只应做成脚本。改进路径要求读取全部现有产物，按缺陷修复、新输入或质量巡检分类处理，以外科手术式编辑更新文件，重跑全部测试，更新 frontmatter 版本，并在发布前执行无回归门禁。评估阶段使用 gbrain eval cross-modal 命令，配合 --task、--dimensions、--output 等参数，由三个不同供应商的前沿模型打分。
适用场景：需要把功能沉淀为可复用、可路由、可验证的智能体技能，尤其是支撑定时或周期性任务的技能。
限制：跨模态评估要求三个不同供应商的前沿模型，需先通过 gbrain providers test 与 gbrain config 配置密钥；资料提到 3 轮 × 3 模型最多 9 次前沿调用，默认 --max-tokens 4000 时预计每轮完整运行花费 1–3 美元，--budget-usd 硬上限尚属后续 TODO；输出少于 200 token 或技能只是单一 API 的薄封装时可跳过评估。具体安装命令、平台支持、官方价格等事实资料暂未提供。