用途：level-up 用于定期梳理 AI 工作流（AIOS），找出下一个可自动化的环节并落地一个改进。适用于想关闭审计缺口、寻找自动化机会或改进单一工作流的人。来源为 nateherkai/ais-os，改编自 The Three Ms of AI™（Nate Herk 商标，© 2026）。
主要能力：通过三个阶段的访谈推进——Mindset（按杠杆率列出 1-3 个候选机会）、Method（对选定候选走五步：找约束、EAD 消除/自动化/委托、绘制流程五要素、选择自主级别 L0-L4、绑定 KPI）、Machine（选择交付形式并生成相应文件）。每次运行产出：一条 decisions/log.md 记录，以及一个交付物（提示词、技能或智能体文件，或对已有工作流的验证性修复）。
使用方式：建议首跑在第 14 天，即已连接 ≥1 个 MCP/脚本并跑过一次 /audit 后；节奏为每周一次，周五下午复盘，周一交付。技能会读取 context/priorities.md、context/about-me.md、connections.md、references/3ms-framework.md、decisions/log.md、.agents/skills/*/SKILL.md 等文件。交付时默认选择最不依赖 AI 的选项（Boring-is-Beautiful），并强制在产物 frontmatter 写入 bike-method-phase: 1 以锁定手动验证阶段。
限制：一次访谈只产出一个人工产物，不做多候选并行规划；不是 /audit（后者管结构，本技能管业务杠杆）；不是教练，思考由用户完成。若用户无法说明 KPI 或流程要素，技能会停止。具体价格、平台、安装命令与依赖在现有资料中暂未提供。