用途：审计已有技能、把工作流知识转化为有用的智能体技能，并从策略层面审查技能库。它与 skill-creator 互补：本技能负责决定技能该是什么、如何融入技能库、哪里需要改进；当用户需要具体的 SKILL.md 实现与评估循环时，交给 skill-creator。
核心原则：好技能不是“关于某主题的 markdown”，而是紧凑的扩展点，在恰当时机为智能体提供非显而易见的领域知识、可复用文件、确定性辅助脚本、安装规则、验证习惯和护栏。
工作流：1）判断是否该做成技能——仅当工作流反复出现、智能体常犯同类领域错误、需要本地脚本/模板/资产/钩子/安装、输出需稳定结构或验证路径、知识属于团队/产品/基础设施特有且无法从通用模型知识推断时才创建；仅复述通用最佳实践或一次性指令则不应创建。2）分类——读 references/skill-taxonomy.md，归入唯一主类别，跨类则收紧范围或拆分，并报告主类别、次类别（如确需）、为何最契合、什么会让它过宽。3）起草技能简报——用 assets/skill-brief-template.md，填写面向模型的触发描述、高信号知识、坑点与失败模式、自主边界、有证据支撑的反驳规则、反馈回路、渐进式披露映射、安装要求、验证策略、可靠技能契约覆盖、分发路径、度量计划。4）设计渐进式披露——SKILL.md 聚焦激活、决策与主流程，细节移入 references/、scripts/、assets/、agents/、evals/，并明确何时读取各支持文件。5）运营设计——读 references/writing-and-operations.md，决定是否需要安装步骤或配置文件、是否记忆历史运行、脚本或钩子是否提升可靠性、技能归属仓库/共享插件/市场、哪些使用信号表明触发不足、过度触发或衰减。6）交接实现——把简报交给 skill-creator 实现文件、生成真实测试提示并运行验证；编辑已有技能时给出确切文件路径与最小改动，不重写无关行为。7）检查可靠技能契约——对工作流、交付、PR、自动化或高影响技能，用 skill-lifeguard 或按五要素评分：显式反例、验证检查点、机器可检查的完成条件、带日志到补丁循环的重放或冒烟钩子、漂移信号检测；每项报告为存在、部分、缺失或延后。
输出格式：咨询类请求回答决策（创建/改进/拆分/合并/不创建）、类别、技能简报、实现说明（要创建或编辑的文件与验证命令）、可靠技能契约评分（如适用）、风险（过宽、显而易见、缺安装、缺验证、触发描述弱）。仓库类工作则实际创建或更新文件，再运行仓库的技能验证命令。
限制与坑点：不要做知识堆砌，要把文章或团队知识转成决策、清单、模板与验证；不要把全部细节塞进 SKILL.md；描述不能写成营销摘要，须包含具体用户措辞与触发情境；不要用脆弱指令束缚智能体，要提供默认值、决策标准与逃生通道；不要交付没有轻量验证方式的技能；不要写“要主动”这类模糊自主性，要指明直接动作、升级边界与终态检查；没有反例、检查点、完成条件、重放或冒烟钩子与漂移信号，就不要称脆弱技能为“可靠”。
来源：基于 Anthropic 2026 年 6 月 3 日博文《Lessons from building Claude Code: How we use skills》。