用途：skillify 定位为“元技能”（meta skill），目标是把一个原始功能（raw feature）转化为“properly skilled”的智能体能力单元，即具备技能文件、测试、可解析入口与质量评估的完整结构；对已存在的技能重复运行可改进它，属于幂等路径。
主要能力与结构：核心是一份 15 项清单（编号 0 与 1–14，其中 3b 跟随第 3 项）。机械项（1–11）由 gbrain skillify check 审计；项 0、3b、12、13、14 属于程序性关卡，由智能体直接核验。清单包含：eval contract（目标与专属维度及 hard-fails）、SKILL.md（frontmatter + contract + phases）、确定性代码、跨模态评估（3 个不同供应商的前沿模型）、无回归门（新评分不低于上一轮）、单元测试、集成测试、LLM 评估、RESOLVER.md 触发词条目、解析器评估、check-resolvable（DRY + MECE，无孤立项）、E2E 冒烟测试、brain 归档、定时任务可观测性、定时任务重跑、插件归属（openclaw.plugin.json 或 plugin-exclusions.json 二选一）。
工作流程：先判定模式——Mode A 新技能（无 SKILL.md），需满足会被调用 2 次以上、逻辑超过 20 行、有真实触发词，否则只是脚本；Mode B 改进已有技能，读取现有全部产物、识别 delta（bug 修复 / 新输入 / 质量检查）、外科式修改、重跑全部测试、更新版本号并执行无回归门。随后进行审计、编写 SKILL.md 与代码、定义 eval contract、跨模态评估、无回归门与定时任务重跑等阶段。
用法要点：跨模态评估命令为 gbrain eval cross-modal --task "..." --dimensions "..." --output skills/<slug>/SKILL.md；默认 3 个模型分别来自 OpenAI、Anthropic、DeepSeek，可通过 --slot-a-model、--slot-b-model、--slot-c-model 覆盖；通过 gbrain providers test 与 gbrain config 配置密钥。默认 --cycles 3（TTY）/1（非 TTY），--max-tokens 4000，收据写入 ~/.gbrain/.gbrain/eval-receipts/<slug>-<sha8>.json。通过标准为每个维度均值 ≥ 7 且无单模型单维度 < 5；无回归门要求新总分 ≥ 旧总分且无维度下降超过 0.5。
限制：输出少于 200 tokens 或只是单次 API 调用的薄封装时可跳过跨模态评估；预算硬上限 --budget-usd N 在资料中标为 v0.27.x 的待办项，尚未提供；成本随提示规模变化，估计值只作上限参考。关于具体收费、价格、支持平台等事实，资料未提供。