用途：把 operating-frameworks 诊断类技能与框架转换为生产部署的 Mastra 智能体，通过 Hono 提供 API、工作流与持久记忆。原则是框架承载专业知识，智能体让其可操作：诊断状态变为工具，流程变为工作流，术语变为结构化 Schema，上下文网络集成变为智能体记忆。
主要能力：提供框架分析（提取诊断状态、词汇表、流程阶段、集成点）；将诊断状态转为工具并输出证据与建议干预；将流程阶段串成工作流；用 Zod 定义输出与请求/响应结构；配置线程记忆与向量存储 RAG；设计 Hono 路由与 OpenAPI 文档；容器化部署。另包含转换状态检查（C1 无框架分析、C2 有状态无工具、C3 有工具无工作流、C4 无结构化输出、C5 无记忆、C6 无 API 设计、C7 未部署、C8 完成）与反模式提示。
使用方式：先运行框架分析，再设计架构（单智能体多工具或多智能体）、生成 Schema、实现诊断工具、串联工作流、配置记忆、设计 API 并部署。附带脚本包括 analyze-framework.ts、scaffold-framework-agent.ts、generate-diagnostic-tools.ts、generate-schemas.ts、validate-conversion.ts，使用 deno run 执行，例如 deno run --allow-all scripts/scaffold-framework-agent.ts --framework research --analysis ./analysis.json --output ./agents/research-agent。输出会写入文件，需先确认保存位置，默认建议 agents/。
适用场景：将成熟框架部署为 API、创建体现诊断技能的智能体、构建多智能体系统、让非技术用户使用框架方法论、需要持久有状态交互。
限制：不适用于尚不成熟的框架（应先用 skill-builder 完善）或无需 API/部署的场景；前置条件为 Node.js 22.13.0+、@mastra/core@beta 与 @mastra/hono@beta，框架评分需达 24 分制中的 19 分以上。目标为 Mastra v1 Beta，与稳定版 0.24.x 的模式差异较大。具体价格、许可以及实际部署效果等资料暂未提供。