用途：该技能面向需要为 AI/LLM 设计 API 交互的场景，帮助把现有 API 转化为可供模型调用的工具，并规划智能体的调用流程。
主要能力：可产出 Anthropic 工具定义、OpenAI function calling 定义、MCP（Model Context Protocol）工具 schema；可编写自然语言意图到 API 调用的映射表；可整理 OpenAPI 到 GPT Plugin（ai-plugin.json）的接入形式；并总结工具设计原则。
使用方式（来自资料）：工具设计遵循若干原则——一个工具对应一个动作，不要合并搜索/过滤/排序；描述决定路由，需具体并包含触发短语；仅在 API 真正需要时标记必填字段；固定取值用 enum 而非 string；尽量幂等，探索优先用只读工具；破坏性操作前需在描述中要求与用户确认。智能体流程示例：先调用 list_jobs(limit=3, sort="created_at:desc")，再对失败项调用 get_job_details(job_id="job_2")，最后汇总结果。
适用场景：设计 LLM 工具定义、MCP 工具、自然语言 API 接口，以及让智能体查询/控制测试任务的集成（如 TestMu AI HyperExecute，需 job_id 查询构建状态）。
限制：资料未提供收费、价格、安装命令或平台支持信息，暂未提供。