用途：把「做 skill」变成可重复执行的工程流程，而非一次性 prompt 讨论。适用于需要建立、改版、测试、评估或发布 skill 的场景。
主要能力：提供从需求、设计、验证、evals、benchmark、打包到迭代的流程；提供可重用脚本（初始化、格式检查、验证、测试计划生成、workspace 准备、benchmark 汇总、regression gate 检查、打包）；支持将长内容拆分到 references/ 以维持渐进披露；提供轻量 review viewer，把 with-skill / baseline 结果整理成可检阅的 HTML。
使用方式：先整理 2-3 个 use cases，为每个写 trigger 语句与 done looks like；用 python scripts/init_skill_advanced.py <skill-name> --path <output-dir> 建立 skill 文件夹；补完 SKILL.md 并优先写好 YAML description；运行 python scripts/format_check.py <path/to/skill> 与 python scripts/quick_validate.py <path/to/skill> 检查；用 python scripts/generate_test_plan.py <path/to/skill> --out references/test_plan.md 生成测试计划；用 python scripts/prepare_eval_workspace.py <path/to/skill> 准备 eval workspace；用 python scripts/package_skill.py <path/to/skill> <output-dir> 打包成 .skill。优化 description 触发质量时，准备 trigger eval set 后运行 python scripts/run_eval.py --eval-set <path/to/trigger-evals.json> --skill-path <path/to/skill> --model <model-id>，以及 python scripts/run_loop.py --eval-set <path/to/trigger-evals.json> --skill-path <path/to/skill> --model <model-id> --apply-best。
适用场景：建立新 skill、改版既有 skill、优化 description 触发、设计 evals 与 benchmark、管理 skill 边界、打包发布与迭代维护。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果数据；部分脚本行为与参数细节需参考对应 references 文件。不要在 skill folder 放 README.md，README 应放在 repo root 或其他 skill folder 外。若 ROI 不成立，应考虑缩小 scope、拆分 skill 或退回一般 prompt。