用途：这是一个面向 AI 智能体的自我改进型技能，强调通过澄清性提问、代码自我审计和主动学习来提升工作质量。资料给出的激活时机包括：写代码前做预检、写代码后交付前自我审查、接到任务时向用户确认不明确之处、每周进行完整自省，以及出错后做根因分析并记录经验。
主要能力：
- 预检：开工前自问上下文是否充分、记忆中是否有类似方案（memory_search）、可能遗漏哪些边界情况、可能影响其他智能体或服务器的点。上下文不足时应向用户提问，原则是不臆测，宁问一个短问题也不要做出错误决定；问题要具体、单次最多 2-3 个。
- 自我审查：交付前检查正确性（是否不多不少完成要求、边界情况、错误是否被捕获而非吞掉）、安全性（代码与输出中无密钥、破坏性操作有备份或用 trash 代替 rm）、整洁性（无重复、命名清晰、注释只在必要处）、兼容性（不破坏其他智能体配置、JSON 通过 python3 -c "import json; ..." 校验、必要时重启服务）。发现问题应在交付前修好。
- 澄清问题：跨多服务器/智能体、不可逆操作、需求含糊、与现有规则冲突时必须问；已在记忆中的事、琐碎明确的任务、用户已明确让做的不再追问。
- 事后复盘：用户纠正或出故障后定位根因，并记录到 LEARNINGS，字段包括 id、ts、agent、scope、context、wrong、correct、rule、check、source，并据此建立防护措施。
- 每周自省：围绕流程与自动化、假设与优先级、上下文与记忆、模式与项目、反馈与质量等问题自查，并把经验写入记忆系统。
使用方式与限制：资料未提供该技能的安装命令或调用方式；文中出现的 memory_search、memory backend 等只作为描述性提及，未给出具体接口。具体运行环境、支持平台、是否收费均暂未提供。