用途：审计“每轮都加载”的上下文栈，找出 token 开销、冗余、矛盾、过时内容和可抽取为技能的内容，降低 token、延迟与指令遵循质量损耗。审计对象需按当前 harness 实际加载情况枚举，常见包括项目级与用户级 CLAUDE.md/AGENTS.md、MEMORY.md、bootstrap 渲染的 SOUL.md、USER.md、ACCESS_POLICY.md、HEARTBEAT.md，以及 harness 系统提示片段；按需加载的技能与参考文档不属于审计对象，而是技能抽取的落点。
主要能力：先确定性地统计文件字符数与约 token 数（wc -c，约 4 字符 1 token），若有历史审计报告可计算 token 漂移；再从 token 效率、冗余、矛盾、技能价值、过时、清晰度六个维度分析；按风险分为零风险纯删除、低风险压缩或抽取、中风险可能影响边界行为三档；最后通过 gbrain eval cross-modal 做质量门控，默认使用用户 utility 档的单一廉价模型（--cycles 1），显式要求“完整/多模型”时才用三提供商评审面板。
使用方式：该技能只输出报告，不编辑任何被审计文件。涉及渲染文件的建议只能表达为答案库或模板改动，例如 gbrain bootstrap interview --set KEY "..." 后执行 gbrain bootstrap render --only <FILE> --force，绝不直接改渲染文件。报告含栈总量、漂移、可回收 token、矛盾项、评审结论，并按节省量降序排列，矛盾项优先列出；每行须附证据与修改应落位置（源文件、答案库/模板、记忆库或新技能）。
限制：报告仅作建议，用户需自行决定是否应用；不得编造 token 数；不得硬编码模型 ID；不得默认跑多模型面板；不负责身份内容改写（交给 soul-audit），不修改单个技能（交给 skill-optimizer），不检查安装运行时健康（交给 skillpack-check）。自动运行与周期安排由用户自行配置，本技能不保证执行频率。