用途：对 adlc-team-skills 的接线故障做“证据优先”诊断。适用场景包括会话开始时缺少团队上下文（没有 Team Context & Decisions 段落）、本应匹配的规则未加载、更新后安装行为异常。不适用于与团队上下文链路无关的应用缺陷，也不用于技能行为之争（那属于 goldset/eval 问题）。
主要能力：把整条链路拆成五个可检查环节，按顺序执行，遇到第一个失败即停止、修复后重跑。1）未配置：cat .adlc/init-options.json，确认存在有效的 team_ai_directives 路径；2）缺少工具：command -v jq，确认 jq 在 PATH 中（技能注册表需要它）；3）处理器损坏：在项目根目录运行 bash .agents/skills/team-boot/scripts/boot.sh，stdout 应输出被 EXTREMELY_IMPORTANT 包裹的指令索引；4）安装过期：在技能仓库运行 pytest tests/unit/test_generated_artifacts_sync.py -q，或对比 skills/**/SKILL.md 与 .agents/skills/ 名称，镜像应与源一致；5）注入侧：确认生成插件存在且已为代理加载。若 1–4 全绿但会话仍缺上下文，则属于 adlc-cli 范围，应携带 1–4 的输出到该仓库提交。
针对“规则未加载”：先确认会话以索引开始（检查 3 的内容），再确认任务确实匹配规则描述符——按需拉取由匹配驱动。整体回路检查可用 scripts/acceptance-test.sh 做临时安装并端到端断言，加 --live 可跑真实代理会话。
报告格式：提交缺陷时需包含失败检查编号、命令、逐字输出、代理名称/版本，以及仓库安装方式（npx skills add 还是 adlc-cli），不要删改叙述，保留原始输出。
限制与红线：不要在运行命令前下结论；不要在读取检查 3 输出前就“重装一切”；检查 1–3 失败时不要归咎技能内容（那是配置问题）；不要把注入侧缺陷提交到 adlc-team-skills（检查 5 负责路由）。诊断完成的标志是：检查 1–4 均已运行并捕获输出（或检查 5 已带证据路由），失败环节被点名并附命令输出，报告已路由到所属仓库。