用途：作为 ClawBee 的元技能，对已安装技能做审计与自动修复。流程为发现技能、逐个测试、诊断失败、应用修复、输出报告；也可只读审计或测试单个技能。
主要能力：
- /improve skills：完整审计并自动修复失败技能。
- /skills audit：只读审计，只报告问题不做改动。
- /skills test <skill>：测试单个技能，显示其 SKILL.md 并运行对应冒烟测试，报 PASS 或 FAIL 及原始输出。
- /skills update：从 ClawBee 仓库拉取最新技能定义；若 git pull 因本地改动失败，改用 fetch 加 reset --hard。
- /skills list：列出所有技能及其版本。
使用方式：发现技能用 ls /data/workspace/clawbee/skills/，阅读用 cat /data/workspace/clawbee/skills/<skill>/SKILL.md。冒烟测试以命令退出码为 0 且输出非空判定通过，例如 fridge-scanner 执行 python3 -c "from openai import OpenAI; print('openai ok')" && echo PASS || echo FAIL；其余技能通过 sqlite3 查询 /data/workspace/pantry.db 中的 fridge、prices、meal_plans 等表验证。修复前先备份为 SKILL.md.bak，再写入修复版本并重跑冒烟测试确认。文档同时列出常见故障与处置，如未初始化数据库需 CREATE TABLE IF NOT EXISTS、缺少 openai 包用 python3 -m pip install openai --break-system-packages、技能未克隆用 git clone 拉取仓库、脚本路径漂移则改为绝对路径。
适用场景：维护 /data/workspace/clawbee/skills/ 下技能目录、仓库更新后校验技能可用性，以及调试因路径、依赖或数据库模式变化导致的失败。
限制：修复只作用于容器副本，推送到 GitHub 需另行提交；修复前必须备份；只修复实际未通过冒烟测试的技能，不重写正常代码；self-improver 不能改进自身，以避免无限循环。官方定价、支持平台等资料暂未提供。