用途：该技能用于质量与交付指标的证据边界分析、设计与验证准备，涉及质量指标、交付指标、分母、归因限制、指标博弈风险以及人工使用边界。适合审查计划、结果或指标并转化为可执行改进；当输入不完整但可先做有边界的第一轮分析（含假设、缺口与人工决策边界）时也可使用。
主要能力：提取范围、环境、版本、时间窗口、约束、成功标准与可用证据；区分已确认事实、有证据的推断、候选建议与需人工决策项，并按风险与证据强度排序；把高风险项转化为前置条件、步骤、预期行为或决策标准、所需证据与验证方法；对证据不足项使用待确认、受阻、未评估或 NOT_SCORED 并给出最小验证方法。
使用方式：需阅读并遵循 prompts/quality-productivity-metrics.md，包括其输入审计、领域覆盖与输出顺序；校准时参考 references/domain-decision-example.md；评估时读取 evals/eval.yaml 及 evals/cases/ 下的匹配用例；仅在相应目录存在且任务需要时加载 references/、examples/、scripts/ 或 output-formats.md。默认输出 Markdown，按领域风险、证据状态、优先级与边界组织；用户要求表格、CSV、JSON 或工单字段时保持相同发现字段、证据与决策边界，机器消费前确认模式、枚举、必填字段与证据来源。
适用场景：质量与交付指标审查、指标定义与分母核查、归因限制与指标博弈风险评估、人工决策边界划分。
限制：不替代业务负责人或人工风险接受、例外批准与发布决策；不得编造系统行为、字段、指标、阈值、数据、根因、执行记录或通过声明；静态设计、计划、文件存在或干跑不能成为真实执行的证据；生产、隐私或安全相关工作需使用最小权限、脱敏数据、模拟、干跑或隔离。资料未提供价格、平台与具体阈值等信息。