用途：审查一个 agent skill 是否符合 Anthropic 公开的最佳实践与 5 种经典设计模式，并可选修复问题。触发场景包括“audit this skill”“review my skill”“is this skill good”等。
主要能力：两种模式。report（默认）逐项评分、给出等级并按影响列出修复项；fix 在评分后重写未通过的部分，适用于“fix it”“improve it”“make it better”“audit and fix”，覆盖前会先询问。
使用方式：第一步定位 skill，可来自用户提供的路径、含 SKILL.md 的当前目录，或 skill-creator 会话中刚创建的 skill；读取 SKILL.md 并盘点 references/、scripts/、assets/ 等目录。第二步加载 references/patterns.md，判定属于 5 种模式中的哪一种：Tool Wrapper（按需提供库/API 上下文）、Generator（用模板产出稳定输出）、Reviewer（按清单评分）、Inversion（先访谈用户再行动）、Pipeline（带检查点的严格多步流程）；组合模式需明确命名，如“Inversion + Pipeline”，模式不清记为质量问题。第三步加载 references/checklist.md，对 10 项标准分别给 pass、warn 或 fail，每个 warn/fail 都要给出具体修复建议。第四步评级：A 为 0 fail 且 ≤2 warn，B 为 0 fail 且 3-4 warn，C 为 1-2 fail 或 5+ warn，D 为 3+ fail。第五步输出报告，含等级、模式、行数、文件数、逐项评分表、按影响排序的前三项修复与优点。第六步 fix 模式：重写 frontmatter 描述并加入 5+ 触发短语并展示前后差异；超过 300 行则把内容移入 references/；缺失 gotchas 时按领域补写 3+ 条；Pipeline/Inversion 缺少硬性门禁时在关键阶段间加入“DO NOT proceed until...”；内联 shell/Python 操作抽取到 scripts/。每次改动展示 diff 并询问“Apply this change?”后再写入，可加载 references/examples.md 参考前后对照。
限制与注意：50 行的 Tool Wrapper 也可评为 A，不应因简短扣分，而应惩罚把所有内容内联堆砌；描述是触发不足的首要原因，若像 README 摘要即为 fail；全大写“ALWAYS”“NEVER”是黄旗，应解释原因，记录但不自动判 fail；零 gotchas 可疑，真实工作流都有边界情况；组合模式是预期做法；fix 模式较保守，只重写 warn 或 fail 的部分。资料未提供具体安装命令、收费与平台信息。