用途：tk-learn 是 TigerKit 的语义化创建|改进|合并写入器，用于在意图明确时把提供的经验或资料整理成可复用的 repository 或 user skill，或对既有 skill 做语义编辑。它不负责普通实现、持久规则编辑、跨宿主安装或发布，也不用于一次性提示应用或一般实现。
主要能力：先读取 skill quality 获取上游来源、晋升适配、描述与指令经济性、行为对比和兼容性；随后确定可复用目标、来源证据与最小改动，比较当前技能、其他既有属主、默认模型行为和短规则，再比较技能前后与候选方案在真实成功和边界场景下的表现，并分别检查训练/验证路由。流程中维护一份可审阅草案包，含 Action、Status、Candidate、Evidence、Checklist、Target path 和 Next step。
使用方式：默认在当前仓库的 .tigerkit/tmp/tk-learn/<run-id>/proposal.md 生成一份 GitHub issue 或 PRD 风格的 Markdown 草案；仅在未识别到仓库时使用安全的主机暂存区或运行专属临时目录，并说明原因。持久保存或交接/恢复使用 .tigerkit/learn.md，写入需安全路径、原子替换并全文回读确认。草案正文使用用户语言，仅精确替换文本、标识符和代码保持目标技能语言。写入前对工单键、组织/产品名、私有仓库名/路径、人员邮箱、家目录、逐字请求、截图和原始日志做泛化，禁止包含令牌、Cookie 或密码。
限制：外部上游安装或供应商副本只能产生草案，不进入规范应用，也不得提供上游检出应用、本地安装修改或上游 issue/PR 发布选项；只有确认属于用户或仓库的规范目标且获得同一候选与目标的明确授权，才可写入。应用前需通过晋升、适配、身份、行为、基线与兼容性、授权全部检查。缺少证据不算通过，只读参考不能声称行为。未提供的收费、价格、平台或效果信息暂未提供。