用途：优化现有 SKILL.md / agent.md，修复 skill 不触发（false negative）、误触发（false positive）、失败模式或检查点缺失、质量回归等问题。不用于从零创建新 skill（→ /skill-author）、人物视角蒸馏（→ /huashu-nuwa）或深度自主评分（→ /darwin-skill）。
主要能力：基于 darwin-skill 9 维 rubric（结构 dim1-6、效果 dim7-8、meta dim9）诊断短板；用 SkillOpt 编辑词表做 bounded add/delete/replace；单变量轮次保证可归因；validation-gated 二层 gate（gross 改进信号 + 人审）；git ratchet 只保留有改进的提交，退步自动回滚；独立子 agent 评分避免自评自改。
使用方式：系统在用户提及 skill 质量问题时自动加载，也可 /skill-optimizer <skill-name> 显式触发。流程为 5 Phase：诊断（9 维评分 + runtime 红灯扫描 + 相关簇短板）→ 设计编辑（单变量、最小可验证粒度）→ 验证（held-out should-trigger / should-not-trigger / edge 测试，before/after 盲评）→ 应用或回滚（分支 optimize/<skill>-YYYYMMDD）→ 回归与汇总。
限制：9 维 rubric 源自 darwin-skill 自身测试集，非同行评审；fine-grained 分数不可信，重要决策须人审。非 darwin 环境下 validation gate 易退化为 dry_run，dry_run 比例 > 30% 时评估失效。subagent 优化经验少于 skill。本 skill 定位为诊断 checklist，深度验证需路由 darwin。具体安装命令与价格资料暂未提供。