用途：优化项目文档与 README，使其更适配 Claude、GitHub Copilot 等 AI 编程助手与 LLM 的阅读和理解。
主要能力：一是 c7score 文档优化，按五项指标改进文档（问答片段匹配 80%、LLM 评估 10%、格式 5%、元数据清理 2.5%、初始化 2.5%）；二是生成 llms.txt 导航文件，便于 LLM 理解项目结构与查找文档。
使用方式：优化时先分析现有文档，可运行可选脚本 python scripts/analyze_docs.py <path-to-readme.md>（需 Python 3.7+），再生成 15-20 个开发者常见问题，映射到代码片段，按优先级补全缺失示例、去重、修正语言标签与格式、清理许可与目录树等元数据、增强初始化片段，最后给出前后评分对比。生成 llms.txt 时先分析项目结构、判断项目类型并套用对应模板，按 H1 标题、引用摘要、文档分节链接的顺序编写，链接使用完整 URL。若用户要求 c7score 优化，应先询问是否同时生成 llms.txt。
适用场景：为 c7score/Context7 优化 README，或为新库、框架编写对 AI 助手友好的文档，以及为项目创建 llms.txt。
限制：分析脚本可选，官方评分需提交 Context7 基准，技能内评分为估算值；本页未提供收费、价格与平台信息。