用途：该技能用于改进提示词（prompt），在优化措辞、结构、上下文、约束与示例的同时保留用户原始意图，适合创建或评审提示词、智能体定义、技能参考文档等场景。
主要能力：
- 采用门控式三步流程：分析（Analysis）、优化（Optimization）、平衡（Balance），每阶段均有可观察的通过条件控制是否进入下一阶段。
- 意图保留：在改动前记录原始需求。
- 必要且充分的上下文：只保留影响决策、行动或验证的信息。
- 最小充分工作：把发现的可能性视为候选，仅在改变结果、保护边界、服务真实消费者或提供必要证据时才新增工作。
- 可追溯变更：每处改动关联到某个发现或项目特定来源。
- 通过 BP-001 至 BP-009 模式检测负向指令、模糊指令、缺失输出格式、无界工作生成、无结构提示词、上下文缺失或过多、过程控制缺失或过多、不必要或有偏示例、缺失不确定性处理等问题。
使用方式：
- 输出模式需在分析前选定：显式指定 interactive 或 machine 时优先，其它取值需请调用方选择；未指定时，仅当调用方明确要求 Machine Output Contract 才用 machine，否则用 interactive。
- 按阶段加载参考文件：分析阶段为 references/patterns.yaml（目标为 SKILL.md、agent 或 skill reference 时还需 references/skills.md），平衡阶段为 references/execution-quality.yaml。
- machine 模式按固定键顺序输出单个合法 JSON 对象；interactive 模式按状态返回最终提示词与改动列表或所需输入。
适用场景：提示词优化、智能体定义评审、技能文档改进，以及需要保留执行边界和输出契约的 LLM 上下文编写。
限制：资料未提供具体定价、平台兼容性、性能指标或安装方式。该技能要求自包含执行，不依赖临时产物或额外智能体。