用途：验证 agents、commands、skills 是否为 LLM 消费而写，而非面向人类读者。核心理念是每个 token 都应提升执行，而非提供安慰或可信度。
适用场景：创建新的 agent、command 或 skill；审查新增或修改 LLM 工件的 PR；合并前的质量门禁；审计既有工件的 token 浪费。
八类检测内容：1) 归因信号，如 "inspired by"、"based on"、"according to"、"as recommended by"，但定义风格的名称（如 DHH-style Rails）例外；2) 装饰性引语，如题词、哲学、激励语；3) 人设冗余，如 "You are a senior engineer"、能力声明、性格描述、自我指涉；4) 冗余解释，如解释 Read 工具作用、"The following section describes..."；5) 营销语言，如 best-in-class、world-class、cutting-edge、guarantees success；6) 模糊式措辞，如 try to、attempt to、consider using、maybe；7) 填充短语，如 "It's important to note that"、"in order to"、"due to the fact that"、"at this point in time"；8) 其他零信息表达。
使用方式：单文件检查运行 ./scripts/detect-fluff.sh path/to/file.md；批量检查 agents 可用循环遍历 plugins//agents/**/.md 逐个执行该脚本；也可在 CI 中通过 find 匹配 agents、skills、commands 目录下的 *.md 并调用脚本，失败则退出。
输出与错误码：脚本输出分析文件名、按行号的 WARN/ERROR 提示与修改建议，并在结尾汇总实例数。错误码 0 表示未检测到 fluff，1 表示存在警告（非阻塞），2 表示存在错误（阻塞）。严重级别分为 ERROR（必须修复，如人设、营销语言）、WARN（应修复，如归因、模糊措辞、填充词）、INFO（可考虑，如可能是有意为之的冗余解释）。
限制：脚本使用上下文分析以减少误报，部分模式存在合法用法，如 "based on user input"、决策树中的 "consider"、定义风格时的专有名称；收费、价格、平台或效果等信息暂未提供。