用途：在 skill 发布前做黑盒验证，模拟新用户视角，检验 SKILL.md 是否可被独立读懂并完成需求，最终产出可用性报告。适用于任何带 SKILL.md 的 skill，不限于 esflow 化。
主要能力：一条命令跑完隔离验证流程。流程节点为 isolate_env（建工作目录与全新 venv）、copy_skill（复制 skill 到 work_dir/skill，不改源码）、install_deps（优先 requirements.txt，否则 frontmatter，日志落 install_deps.log）、preflight_target（验 SKILL.md 可读，有 scripts/run.py 则试跑 --schema）、agent_run（agent 读 SKILL.md 自行使用并写 run_record.json）、verify_artifact（事实落 verify_facts.json）、agent_report（写 skill_verify_report.md）。
使用方式：依赖 pip install esflow。用例 JSON 只写 skill_path 与 demand，不含 command 与 expect。首跑 python3 scripts/run.py case.json 到 agent_run 退出（exit 2），agent 读 brief 与 SKILL.md 自行跑 skill，把 artifacts（必填）及可选 steps/envelope 写入 run_record.json，再 python3 scripts/run.py --resume <job_dir> 到 agent_report 退出，写含可用性评分、卡壳点、文档问题、产物结论、改进建议的报告，最后再 resume 收尾。参数含 --resume、--keep、--schema；退出码 0 ok / 1 runtime / 2 to_agent / 3 validation。
限制：工作目录在 /tmp/skill-publish-verify/<job_id>，venv 不复用；非 --keep 时 end/error 后仅保留产物与报告，清理后无法再 resume；一 case 一 job，禁止一个 work_dir 跑多轮 demand；被验 skill 自带 TO_AGENT 时需在 agent_run 内自行消化内层 resume。无 scripts/run.py 时 envelope=null 属合法事实。