用途：评估智能体指令或智能体定义在生产环境中的可执行性，聚焦运行时可靠性与效率，而非写作质量。可识别隐藏状态、规则冲突、范围模糊、脆弱精确措辞、工具行为未明确、指令过载及运行时推理摩擦等问题。
主要能力：产出可分享的 Markdown 评估报告与 JSON 交接文件；按五个维度评分（任务理解、范围与适用性、执行与工具接地、指令可遵循性、状态与冲突可管理性，各0-5分），保留细节不取平均；提供确定性信号计数、至少3-5条带证据的发现、关键风险与高影响修改建议。
使用方式：先收集元数据。评估 YAML 时运行 python scripts/extract_agent_info.py <agent.yaml> --json 提取名称、描述、协作者、工具、上下文变量、指南；对每个工具运行 python scripts/extract_tool_info.py <tool.py|tool.json|tool.yaml> 提取签名、参数、返回类型、描述。识别缺失工具定义，整理数据后再分析。报告默认文件名 agent_prompt_achievability_report.md，JSON 交接默认 agent_prompt_achievability_report_harness.json。
适用场景：提示词评审、智能体构建、生产上线前检查。
限制：输入不完整时需声明评估范围有限，仅对可见内容评分；工具定义无法提取时记为限制并建议补充后重跑；不推荐基于时间的方案，除非提示词明确定义调度器、持久工作流、回调或持久状态基础设施；不计算加权平均；资料未提供具体收费、价格或平台支持信息。