用途：搭建、启动、校验并排查 Human expert feedback 这一 ToolUniverse 远程工具，可选经 ToolUniverse Connect 中继共享。仅面向需要人工审核工作流的场景，CPU 即可运行，但必须有人员值守的专家审核流程。
主要能力：提供 consult_human_expert 操作，提交问题与上下文后返回请求标识及排队/待处理状态，专家提交后给出完成响应。支持本地回环运行、远程共享、就绪检查与本地前台运行。
使用方式：在 Linux、Python 3.12.3 下从 ToolUniverse 仓库根目录操作。先运行标准库契约检查：python scripts/remote_validation/setup_skill_preflight.py --implementation expert-feedback（可加 --check-provider-env、--live、--check-connect-prereqs）。创建隔离环境：python3 -m venv .venvs/expert-feedback，激活后安装 pip、-e . 及 fastmcp flask requests。启动本地服务：python -m tooluniverse.remote.expert_feedback.human_expert_mcp_tools --start-server --port 9876，端点为 http://127.0.0.1:9876/mcp，健康检查为 curl --fail http://127.0.0.1:9877/health。共享前先 tu remote login，再 tu remote share expert-feedback；非共享检查用 tu remote check expert-feedback，本地前台用 tu remote run expert-feedback。Connect 中继需安装指定 wheel 后运行 tu doctor 与 tu serve。
限制：非回环绑定必须设置 TOOLUNIVERSE_API_TOKEN，密钥不得放入参数或结果。公开发布、独立身份授权、生产 WSGI 部署、留存/同意流程、并发与资源测量均未完成，应保持私有部署。验证记录显示部分操作因凭据问题返回 403。默认单 worker，并发与 GPU 调优需自行测量。清理时仅删除指定目录，勿用宽泛递归目标。