用途：对提示词或技能做诊断，找出模糊、隐藏假设、结构薄弱、过度规定、可移植性问题和可能失效模式，并按优先级说明该怎么处理。默认只读，只给发现与建议，不修改文件；用户要求时才顺手应用修复。
适用场景：提示词感觉混乱但问题不明；技能时好时坏；仓库资产在泛化或发布前需要审查；想大改之前先做一次评审；或者需求只是“缩小体积”，此时按同样的减法视角处理。
输入：当前提示词或技能、期望结果、重要约束，以及可选的失败样例（具体产生的错误输出）。
步骤：先确认这份资产真正的职责，一句话说不清本身就是发现；检查每部分是否值得保留，带不动分量的章节、规则或细节应当删；找出歧义、冗余和隐藏假设；检查跨智能体可移植性，如特定供应商措辞、工具名或格式；检查输出是否具体到无需猜测即可执行；按杠杆而非发现顺序排列。
输出：形式随资产规模而定，短提示词一段话，长技能结构化报告。必须传达三点：按优先级列出发现并附证据，缺口与冗余都要写，标注 [HIGH]/[MED]/[LOW]，仓库资产的高/中级别要给出位置或原文；指出已有可保留之处；给出做什么、按什么顺序做及排序理由。
限制与护栏：默认只读；先结构后风格，先考虑删减再考虑增加；每条重要结论要有可核对证据；保持可执行，短的有序清单优于穷尽式清单。常见失败模式包括把未请求的评审变成重写、只会加不会减、只说负面而丢掉有效部分、按位置而非影响标严重级别。若发现始终模糊，可改用分类诊断（歧义、范围、上下文、可移植性、验证、结构）。