用途：评估 MCP 服务器工具定义是否符合设计质量准则。准则来自 MCP 2025-11-25 规范（名称、schema、注解的 MUST/SHOULD/OPTIONAL 要求）与 Anthropic 的《Writing effective tools for AI agents》工程指南（描述、参数、命名空间、工作流粒度）。产出每工具评分卡与可执行发现，在描述缺失、注解缺失、命名问题影响 LLM 工具选择准确度前将其捕捉。
主要能力：分三阶段工作。阶段一扫描项目，按各语言工具标记枚举 MCP 服务器及其工具源文件，发现规则见 reference/server-discovery.md；阶段二读取每个工具文件，提取描述、参数与注解，加载 reference/checklist.md 逐项评估，结果记为 PASS（满足）、WARN（部分满足或可改进）、FAIL（未满足）；阶段三输出 Markdown 报告，含日期、服务器与工具数量、总体 X pass / Y warn / Z fail、按服务器的汇总表，以及按服务器逐工具的准则、依据、结果、详情表。多服务器审计（≥2 个服务器）时在响应中维护三阶段清单；工具数 ≥5 时阶段二可派发子代理。
使用方式：解析 $ARGUMENTS。<path> 为缩小扫描范围的目录；为空则审计项目根目录下全部工具。执行 bash "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/audit/scripts/discover.sh"，若 $ARGUMENTS 提供目录则传 --path <dir>。
适用场景：审计 MCP 工具、检查 MCP 工具描述、审查 MCP 服务器质量。
限制：不修改工具定义，只报告，改进需人工进行；不测试工具功能（应使用 MCP Inspector）；不评估 MCP 资源，仅评估工具。注解缺失按规范属 OPTIONAL，因此始终记为 WARN，不记为 FAIL。