用途：该技能对智能体插件与技能进行结构与内容的深度分析，提取可复用模式，用于持续改进。
主要能力：提供两种分析模式——单插件模式用于深挖一个插件的架构，对比模式用于并排分析多个插件以寻找共同模式。分析按阶段串行执行：阶段0快速合规预检（检查 plugin.json 是否位于 .claude-plugin/ 且为 kebab-case 命名、版本符合 semver、组件目录是否在插件根目录、文件名命名、技能目录内是否为 SKILL.md，以及硬编码凭据和硬编码路径的安全扫描）；阶段1清点（可运行 scripts/inventory_plugin.py 生成 JSON 清单，或手动枚举并按类型分类文件）；阶段2结构分析（布局、渐进披露、组件比例、命名、README 质量、独立与增强模式）；阶段3内容分析（SKILL.md 前置元数据、正文结构、交互设计，命令、参考文件、脚本）；阶段4模式提取（记录模式名称、位置、描述、质量、可复用性、置信度、生命周期，并与模式目录去重）；阶段5反模式与安全检测（先执行安全项再执行结构反模式，标注 LLM 原生攻击向量）；阶段6综合评分（成熟度 L1-L5、六维加权评分、生成报告，对比模式生成生态记分卡）。输出为结构化 Markdown 报告，单插件可内联输出，集合则生成工件文件。要求分析报告保存到显式版本化的隔离目录（如 analysis-reports/target-run-1/）以避免覆盖；审计完成后将 total_tokens 和 duration_ms 记录到 timing.json。结尾给出改进建议，并参考 references/ 下的 ADR 评估标准。
使用方式：依赖 Python 3.8+ 与标准库，无需外部包。安装依赖可用 pip-compile ./requirements.in 与 pip install -r ./requirements.txt。以“analyze this…”等触发词启动。
适用场景：理解插件架构、跨插件寻找共性模式、安全与合规审查、生成成熟度评分报告。
限制：资料未提供价格、收费、平台支持范围、效果保证或具体评分阈值；反模式与安全细节位于引用文件中，本资料未展开；脚本不可用时需手动枚举。部分输出要求（隔离目录、timing.json）为规范约束而非自动化功能。