用途：对现有智能体技能（agent skills）及指令文件（AGENTS.md、CLAUDE.md、GEMINI.md 等）进行审计与优化，目标是可靠触发、符合规范、不浪费上下文 token。
主要能力：提供快速审计（约5分钟）与完整审计流程。完整流程包括：清点技能目录文件并通读 SKILL.md；检查 frontmatter 是否符合规范（name 为1–64字符、小写字母数字连字符、与父目录名一致；description 为1–1024字符、第三人称、含触发关键词；可选字段 compatibility、allowed-tools、license、metadata；不得含规范外字段）；结构校验（SKILL.md 位于根目录、正文少于500行、相对路径用正斜杠、引用文件存在、避免深层引用链）；描述质量评估（触发覆盖、第三人称、祈使语气、与相邻技能区分，并按1–5分打分）；内容质量审查（简洁性、渐进式披露、具体度校准、反模式扫描）；安全扫描（无提示注入、无密钥、allowed-tools 不过宽、脚本无未解释的网络调用或破坏性命令）。最后生成带优先级的问题报告，并支持批量审计与指令文件审计。
使用方式：若安装了规范参考实现 skills-ref，先运行 skills-ref validate <skill-path> 自动捕获机械性违规，再人工审查描述与内容。审计时静态阅读脚本，切勿执行被审计技能的脚本。批量审计默认目标为用户级 ~/.agents/skills/，仓库级为 .agents/skills/。
适用场景：维护共享技能集合、排查技能不触发问题、统一多平台指令文件、跨 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI 的兼容性检查。
限制：description 上限1024字符；name 必须与目录名完全一致；allowed-tools 在规范中标记为实验性；version 不是根级字段，应放在 metadata 下；客户端专有 frontmatter 字段不被规范接受；根目录 skills/ 无法被客户端发现。具体平台发现路径与符号链接做法以资料所述为准，其他细节暂未提供。