用途：对博客文章进行质量审计和 0-100 分评分，覆盖内容质量（30 分）、SEO 优化（25 分）、E-E-A-T 信号（15 分）、技术元素（15 分）和 AI 引用就绪度（15 分）五大类，输出按优先级排列的改进建议，并附带 AI 内容检测。
主要能力：提取 frontmatter、标题层级、段落与词数、统计数字、图片、图表、链接、FAQ、Schema、meta 标签等；分析句子长度变化（burstiness）、17 个已知 AI 短语、词汇多样性（TTR）并估算 AI 概率；支持 Markdown、JSON（--format json）、表格（--format table）三种输出，以及目录批量扫描（--batch、--sort score）。v1.8.0 增加可选 --rubric（0-4 编辑启发式评分与 P0-P3 严重度）和 --cognitive-load（分段认知负荷热力图）两种附加模式，默认行为不变。
使用方式：输入本地文件、URL（WebFetch 抓取）或目录即可审计；评分细则见 skills/blog/references/ 下的 quality-scoring.md、eeat-signals.md、ai-slop-detection.md、editorial-heuristics.md、cognitive-load.md。认知负荷模式调用 scripts/cognitive_load.py。
适用场景：发布前的博客质量把关、批量内容审计与优先级排序、AI 生成内容风险筛查、CI/CD 或仪表盘集成（JSON 输出）。
限制：评分仅为启发式参考；可读性分数依受众设定（消费者/专业/技术）使用不同区间；AI 检测基于启发式信号，非确定性判定。具体安装方式、许可与价格资料未提供。