用途：该技能处理智能体系统的工具接口层，把每个工具设计成确定性系统与非确定性智能体之间的契约。工作单元是单个工具或工具目录；项目形态、流水线架构、是否引入子智能体等分别属于其他技能。
主要能力：编写工具描述、schema 与响应格式；排查智能体选错工具或生成畸形调用的问题；合并功能重叠的工具目录；设计可让智能体自我纠正的错误信息；统一工具与参数命名（MCP 命名空间、动词-名词命名）；在引入第三方工具前按合并原则评估。
核心方法：遵循合并原则，若人类工程师都无法确定某场景该用哪个工具，智能体更无法判断，应减少工具数量使每个工具用途唯一。工具描述即提示词，需回答做什么、何时用、返回什么。随工具增多使用命名空间分组，如 db_、web_。可提供简洁与详细两种响应格式以控制上下文占用。错误信息须可操作，说明出错原因与修正方式。
MCP 命名要求：使用完全限定名 ServerName:tool_name，例如 "Use the BigQuery:bigquery_schema tool to retrieve table schemas."，避免多服务器下找不到工具。
适用场景：新工具描述与 schema 编写、工具选择错误调试、工具目录整合、错误信息设计、命名规范制定、第三方工具评估。
限制：不负责是否使用 LLM、流水线阶段划分、子智能体拆分、轨迹级 token 压缩。避免过度合并导致参数过多；描述会随 API 演进而过时，需像代码一样版本化与测试。资料未提供具体收费、平台与效果数据。