用途：该技能用于迭代改进 ContextSet，通过分析评估失败（Gap Analysis）并应用自动化结构细化（Mutations）来提升上下文质量。
主要能力与流程：工作流按顺序执行四步。第一步 Setup & Loop Identification：检查 autoctx/experiments/ 与 autoctx/state.md 是否存在，确认实验含 eval_reports/；读取 state.md 确定活动实验；扫描 hillclimb/ 下 improved_context_v*.json 确定版本 vN（取最大 N 加一，空则从 v1 开始）；定位基础上下文。第二步 Gap Analysis：确定目标评估运行目录，用 read_evaluation_result MCP 工具按 offset 分批（默认 10）读取失败案例，生成包含 Summary 与 Failed Queries Detail 的报告，物理写入 gap_analysis_vN.md，更新 state.md，并等待用户确认后再进入下一步。第三步 Context Mutation：读取差距报告，按简洁性、通用性原则确定修复策略，支持的变异类型为 template、facet 和 value_search；将基础 ContextSet 复制为 improved_context_vN.json，新增项通过 context-generation-guide 技能生成，再用 SQL 执行或 schema 校验后调用 mutate_context_set 应用变异。第四步 Validation & Upload Advice：汇总变更，读取 autoctx/tools.yaml 或 db_config.yaml 获取数据库信息，调用 generate_upload_url 生成控制台链接，并提示运行评估进入下一循环。
限制：此工作流仅允许使用 context 类型 templates 和 facets，不得使用其他上下文类型；缺少必要文件时需停止或提示用户；需人工在环确认。成功完成后工作区应包含 gap_analysis_vN.md、improved_context_vN.json 和更新后的 state.md。具体收费、价格、平台支持范围等资料暂未提供。