用途：按 OpenClaw（Agent Skills，agentskills.io）开放格式创建、组织和优化代理技能，使同一技能可被 Claude Code、Cursor、VS Code Copilot、Gemini CLI、OpenAI Codex、pi 等 30 多个代理复用。
主要能力与结构：技能是一个目录，必须包含 SKILL.md（YAML 前置字段 + Markdown 指令），可选 scripts/、references/、assets/。前置字段中 name（必填，1–64 字符，小写字母/数字/连字符，须与目录同名）与 description（必填，1–1024 字符，说明能力并写明何时激活）；license、compatibility（1–500 字符）、metadata、allowed-tools 为可选。正文为代理激活后遵循的指令，建议不超过 500 行 / 5000 token。
使用方式：项目级技能放在 .agents/skills/<name>/（跨客户端约定）或 .<client>/skills/<name>/，用户级放在 ~/.agents/skills/<name>/ 或 ~/.<client>/skills/<name>/；同名时项目级覆盖用户级，pi 还会扫描 ~/.pi/agent/skills/。技能按三层渐进披露加载：启动时仅载入目录（名称+描述，约 50–100 token），激活时载入 SKILL.md 正文，资源按需加载。因此 description 是触发的关键，建议按“能力陈述 + 触发场景 + 关键词”撰写，使用祈使语气并保持 1024 字符以内。
内容与脚本建议：重点写代理不知道的项目约定、非常规边界与具体工具/API，给出默认方案而非选项菜单；可用 Gotchas、输出模板、清单、验证循环等模式。脚本应无交互提示、提供 --help、错误信息明确、以 JSON/CSV 结构化输出（数据到 stdout、诊断到 stderr）、幂等且危险操作需 --confirm 或 --force；可用带内联依赖的 uv/PEP 723、Deno npm:、Bun 自动安装脚本。大型技能可用 SKILL.md 作路由，reference 每个保持 250 行以内、引用不超过一层。
流程与校验：从真实任务经验起草，实测是否触发、输出是否优于无技能，再迭代优化。可用 npx skills-ref validate ./my-skill 校验格式，或用 npx skills find [query] 搜索、npx skills add owner/repo@skill 安装、npx skills check 检查更新。
限制：资料的评估与描述优化细节指向 references/evaluating.md 与 references/optimizing-descriptions.md，正文未展开；其他收费、平台支持细节与性能数据暂未提供。