用途：该技能针对 Claude Code 智能体（subagent）提示文件的重构，提供一套分析标准、转换模式、输出格式和交付前验证清单，用于发现并修正提示中的结构性问题与指令质量问题。
主要能力： 分析标准。结构层面检查指令是否明确、是否存在清晰层级（role → responsibilities → process → output）、关注点是否分离、是否缺少角色定义/流程步骤/输出格式/边界等章节；模型优化层面涉及 Sonnet（默认，成本优化、并行工具执行、effort 校准）与 Opus（仅在观察到复杂度证据时升级使用），以及 Constitutional AI 模式（自批评循环、输出前校验点、原则优先于规则、基于证据的推理）和 XML 的策略性使用（仅对特定章节打标签，而非整篇转换）；指令质量层面要求使用 MUST、ALWAYS、NEVER、REQUIRED、FORBIDDEN 等强祈使句，消除 "try to" "should" "consider" "might" 等弱限定词，改主动语态、量化表述，并检查相互矛盾的指令。
转换模式：模糊→明确、被动→主动、含糊→量化，并给出对照示例。
使用方式：按正确智能体结构模式组织内容，使用 markdown 标题做结构、XML 标签只用于流程步骤与示例等特定章节；按“智能体没有该工具是否会失败”筛选工具清单（如读取分析用 Read、Grep、Glob，创建文件用 Write、Edit，研究用 WebSearch、WebFetch，代码操作用 Read、Write、Edit、Bash，编排用状态跟踪）；交付三件产物：分析报告、重构后的智能体文件、验证清单，并在交付前自检是否引用官方 Anthropic 来源。
适用场景：重构 Claude Code 智能体提示，使其指令明确、结构清晰、工具集最小化。
限制与反模式：不得添加未要求的功能、不得引用博客而非官方文档、不得套用过时模型版本的技巧、不得把整个智能体转成 XML 格式、不得“以防万一”添加工具。资料未提供具体收费、平台与价格信息。