用途：这是一份编写和编辑 AI 技能（skill）的参考文档，核心目标是从随机系统中挤出确定性——可预测性指 agent 每次运行走同样的流程，而非产出相同结果。文中加粗术语在 GLOSSARY.md 中定义。
主要能力： 调用方式：模型调用型保留 description，agent 可自主触发、其他技能也可引用，但 description 每轮占据上下文；用户调用型设 disable-model-invocation: true，去掉 agent 可见的描述，零上下文负载但需人记住它。仅当 agent 或别的技能必须自行触达时才用模型调用。用户调用技能过多时，可用一个 router 技能（用户调用，列出其余技能及各自适用时机）缓解认知负担。 描述撰写：模型调用型描述需说明技能是什么并列出触发分支；前置技能的引领词；每个分支一个触发条件，同义改写属重复应合并；删去正文已有的身份信息。 信息层级：技能由步骤（steps）与参考（reference）两类内容自由混合构成。层级按 agent 需要的即时性排序：技能内步骤（SKILL.md 中有序动作，每步以可检查、必要时穷尽的完成标准收尾）、技能内参考（按需查阅的定义/规则）、外部参考（移出 SKILL.md、经上下文指针触达的文件）。渐进披露即沿层级下移，把内容推进链接的 .md 文件，让顶层保持可读。共置原则：概念的定义、规则与注意事项放在同一标题下。 何时拆分：按调用拆（有独立引领词或他者需触达时，付出上下文负载代价）；按序列拆（后续步骤会诱使 agent 赶工当前步骤、造成过早完成时）。 修剪：单一事实来源；逐行检查相关性；逐句做 no-op 测试，失败则整句删除而非改词。 引领词：指模型预训练中已有的紧凑概念（如 lesson、fog of war、tracer bullets），在正文反复出现可锚定执行，在描述中出现可锚定调用；可把分散表述（如"fast, deterministic, low-overhead"→tight，"a loop you believe in"→red）收敛为单个预训练词。 失败模式：过早完成（先锐化完成标准，必要时按序列拆分隐藏后续步骤）、重复、沉积（缺乏修剪纪律的默认结局）、臃肿（用层级、按分支或序列拆分来治）、no-op、否定（用正向提示，仅在无法正向表述时保留禁令并配上替代做法）。
限制：资料未提供具体收费标准、平台支持范围或安装命令，这些事实暂未提供。