用途：在创建、迁移或调试 Isaac Lab 操作任务（reach、grasp、lift、place、insertion、tool-use 等环境）时使用。它不替代环境构建细节，需与 isaaclab-building-environments、isaaclab-debugging-rl-training、isaaclab-using-sensors-actuators 配合。
主要能力：把任务目标拆成可度量的阶段——approach、align、pre-contact、contact/grasp、transport/lift、final goal；按阶段逐步搭建最小场景、校验资产物理与重置几何、验证动作契约、添加观测与奖励，最后再做训练冒烟测试。
使用方式：先为第一阶段构建最小场景（机器人、支撑面、任务物体、目标、灯光、所需传感器）；训练前校验碰撞几何、质量、惯量、关节限位、摩擦与接触材质；步进前校验机器人位姿、物体位姿、目标位姿、可达性与无穿插；用脚本化或零动作探针证明动作契约，再解读 PPO 结果；按阶段添加观测（尤其末端执行器或接触任务的受控坐标系位姿）；一次只加一个阶段的奖励，保持成功奖励、终止与度量几何一致；场景、重置、动作、观测、奖励检查通过后才跑训练冒烟；用确定性 rollout 状态指标而非仅总奖励验证行为。
验证门：环境以预期后端与任务 ID 启动；场景资产生成可用的碰撞与支撑几何；重置状态物理有效且可达；动作维度与受控关节/刚体匹配 agent 配置；观测项暴露奖励与动作所需的任务坐标系；奖励、终止与度量几何一致；确定性 rollout 或脚本化探针满足当前阶段。技能变更时运行：uv run --no-project python tools/skills/cli.py check
适用场景：Isaac Lab 中操作类强化学习任务的设计与调试。限制：不提供环境构建细节，需配合其他技能；项目专属历史与实验日志应放在项目中而非该公开技能内。