用途：对外部来源（技术博客、官方文档、GitHub README 等）做一次筛选，判断是否值得登记到 sources/ 或进一步技能化。
主要能力：按 A（通用性，是否可适用于三个以上课）、B（无重复，是否与既有 skill 重复）、C（已验证，是否有具体案例、数值或实现示例）三轴评估；按 C > A > B 的优先级给出综合判定：全 YES 生成技能化委托文，A/B YES 而 C NO 建议本地引入，A/C YES 而 B NO 建议确认重复后重评，通用性不足或无实证则放弃。输出评估备忘，保存为 sources/<topic-slug>-eval-YYYYMMDD.md，含来源标题、URL、收集日、作者/组织、公开日、类型，以及 A/B/C 判定理由与综合判定。
使用方式：以“评估这个来源: https://...”或“判断能否加入 sources/”等指令触发；从 URL 或文件路径读取来源，核对标题、作者、组织、公开日、主题、技术及案例数据；与既有 skill 比对（如 ls .claude/skills/ 或 template 课管理文件）。写入前必须向用户确认保存路径。
适用场景：sources/ 登记前的一次筛选；判断外部最佳实践能否技能化；对博客文章做初筛。
限制：付费墙或需登录的来源标注“访问不可”并保留评估；GitHub README 星数极少（<100）时 C 判定需谨慎；论文原则上不在对象内，除非主要 ML/AI 论文且有 GitHub 实现；时效上 2 年内正常评估，2〜4 年需注明“时效注意”，超过 4 年在技术变化快的领域原则上放弃，设计原则类可例外。具体课名、skill 名与运行环境等细节资料未提供。