用途：该技能用于为智能体（agent）设计工具，即定义确定性系统与非确定性语言模型之间的调用契约。当需要为智能体创建新工具、调试工具相关失败或误用、优化现有工具集、从零设计工具 API、评估第三方工具集成，或统一代码库中的工具约定时启用。
主要能力：强调工具描述本身就是提示工程，需回答工具做什么、何时使用、接受什么输入、返回什么。提出合并原则：若人类工程师都无法确定某场景该用哪个工具，智能体更无法判断，因此倾向用单一综合工具替代多个狭窄工具，以减少上下文占用与选择歧义。支持响应格式选项（简洁/详细）以控制 token 消耗；要求错误信息可操作、能指导恢复；建议统一命名（动词-名词、参数与返回字段一致）。工具数量建议 10-20 个，超出时用命名空间分组。使用 MCP 工具时须用完全限定名，格式为 ServerName:tool_name，否则可能报“tool not found”。
使用方式：按描述结构撰写工具定义，设置合理默认参数，设计可恢复的错误信息，遵循统一 schema，并通过真实智能体交互测试、依据失败模式迭代。资料还给出用智能体优化工具描述的模式：收集失败样例，让智能体分析缺失信息与歧义并改进描述。
适用场景与限制：适用于智能体工具 API 设计与优化。资料未提供具体安装命令、收费或平台信息；文中代码示例仅为说明性片段，未给出可直接运行的完整实现。