用途：分析外部资源（GitHub 仓库、文档、文章），提取可借鉴的模式，对比当前 OpenCode 配置，输出具体可执行的改进建议。
主要能力：按四阶段工作。第一阶段获取资源：GitHub 仓库查找 opencode.json、.opencode/、AGENTS.md；文档提取配置示例；文章识别可操作建议。第二阶段提取模式，覆盖 Agents（新原型、权限模式、工具配置）、Skills（组织与引用结构）、Commands（工作流快捷方式、参数模式）、Config（Provider、MCP、权限）。第三阶段做差距分析，对比现有 .opencode/ 结构、opencode.json 及已定义的 agents、skills、commands。第四阶段生成建议，标注优先级（High/Medium/Low）、工作量（Minimal/Moderate/Significant）、影响与实现步骤。
输出格式：包含 Analysis Summary（来源、类型、相关度）、Key Findings（模式、现状、差距）、Recommendations（含实现示例）、Not Applicable（不适用的模式及原因）。
使用方式：可配合 /improve 斜杠命令，将资源作为 $ARGUMENTS 传入，并调用 opencode-improved 技能。
适用场景：希望从外部项目或文档中学习并优化自身 OpenCode 配置时。
限制与原则：强调诚实优先于客套、质量优先于数量、实用优先于理论，不得建议破坏性变更；若无可借鉴内容应直接说明。评估标准包括是否解决现有问题、改善开发体验、减少重复配置、符合 OpenCode 最佳实践且与现有设置兼容；过度设计、冲突、需大改而收益小、过时或不适用的模式应跳过。