用途：这是一份关于 Claude 技能（skill）内容组织方式的决策指南，核心问题是——如何在内置的 SKILL.md 与 references/* 参考文件之间分配内容，以减少上下文消耗，同时不牺牲触发可靠性。
主要能力：
- 区分“触发问题”与“渐进披露问题”：触发由 YAML description 决定，与文件拆分无关；若技能无法稳定触发，应修改 description，而非拆分文件。
- 默认不拆分：除非满足条件（SKILL.md 超过约 400 行且有自然分支、有评测证据显示模型浪费上下文、某部分内容庞大且仅在狭窄条件下需要），否则单一文件优于拆分。
- 三种有效拆分轴：变体分支（每次只加载一个 references/<variant>.md）、流程与参考数据分离（SKILL.md 放步骤，references 放可按键查询的表）、深度分层（SKILL.md 覆盖常见路径，references/edge-cases.md 覆盖边缘情况）。
- 列出无效拆分反模式：无触发聚集的主题式拆分、为凑行数而拆、把稀有但关键的内容放入 references、纯装饰性拆分（Examples、Notes、Tips 文件）。
- 指针规范：指针须写明用户可见的触发信号，一句一条，加载条件体现在文件名中，超 300 行的参考文件加目录。
- 确定性任务优先用 scripts/：执行不占上下文，可复用、可单测。
使用方式：在大致按“触发 vs 披露”诊断后，用文中的决策清单逐条判断（加载条件是否清晰可观测、拆分是否真正省上下文、是数据还是流程、能否用脚本替代、现实调用中该文件被加载的比例）；低于 20% 的参考建议内联或删除，20–80% 为拆分甜区，高于 80% 应并入 SKILL.md。评估技能架构时需单独设计覆盖每条路径的评测集，记录每次运行读取了哪些 references、是否调用 scripts、总 token 与耗时，再按加载率、共现率、实际使用率等指标决定内联、合并或删除。
适用场景：为 Claude 技能设计文件结构、评估拆分收益、排查参考文件被误加载或从不加载的问题。
限制：文中的行数与百分比阈值均为起始参考值，需按成本特征调整；指标无法判断 SKILL.md 文风是否清晰、description 是否触发正确，也无关乎内容是否符合用户心智模型；执行 scripts 需要运行环境支持。资料未提供官方文档、安装命令或定价信息。