| name | optimize |
| description | 审查并优化已有 skill 的触发语义、工作流、确认门槛、资源组织、安全边界与文档分层。 当用户提到「优化 skill」「检查 skill 质量」「改进某个 skill」「重构技能说明」， 或明确说明要优化哪些方面时使用。默认先审查并给计划，只有在用户明确确认开始 修改后才实施。
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| allowed-tools | Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep |
跨平台兼容性 checklist（Windows / macOS / Linux）：
- 本 skill 不带脚本——纯 markdown，仅指引 AI 读 SKILL.md / references / 目标 skill 文件，无平台敏感命令。
- 目标 skill 路径：用绝对路径或 cwd 相对路径，避免硬编码反斜杠
\，统一用正斜杠 /。
- 可执行检测（若审查结论里要给目标 skill 补安装命令）：建议
which / where / Get-Command，不用 command -v。
此技能给协调者读。**判定你是否子智能体**：如果你的当前角色定义来自 Task prompt 而非 SKILL.md 自然加载（即调用方在 Task 工具的 prompt 字段里塞了 agents/.md 的内容），你就是子智能体；跳过本 SKILL.md 的工作流编排部分，只执行 Task prompt 给你的具体任务。本 skill 自身不通过 Task 派子智能体，正常使用时不会触发此分支。
Skill Optimizer
先审查，再规划，最后在确认后修改。
设计模式
本 skill 主要采用：
- Reviewer：先判断目标 skill 的问题，再给诊断
- Inversion：先出计划并等待确认，不直接改文件
- Generator（轻度）：在用户确认后，输出更清晰的 skill 结构或工作流
Gotchas
- 不要把"审查结论"和"直接开始改文件"混成一步
- 不要为了显得全面就偷偷扩大改动面
- 不要在没确认前修改目标 skill
- 不要为了"审查完整"而把无关 reference 全部读进上下文
- 如果用户明确只要某个方向优化，先围绕这个方向，不要擅自重构整个 skill
- 如果发现疑似敏感信息，不要在回复里回显完整内容，只描述类型、位置和风险
- 如果发现高副作用操作，不要默认放行；要补确认门槛或显式提醒用户
工作流
复制此清单并跟踪进度：
优化进度：
- [ ] 步骤 1：Scope（确定范围）
- [ ] 步骤 2：Review（审查目标 skill）
- [ ] 步骤 3：Plan（输出优化计划并等待确认）
- [ ] 步骤 4：Implement（确认后实施）
- [ ] 步骤 5：Verify（校验结果）
Step 1: Scope（确定范围）
先确认目标 skill 和本次优化范围。
- 优先采用用户明确提出的优化方向，例如触发词、description、结构拆分、脚本化、确认流程、安全边界、README/索引设计。
- 如果用户只说"优化这个 skill"，先做完整审查，再给出分优先级计划。
- 如果目标 skill 不明确，只问一个最短问题，不要一次追问很多细节。
Step 2: Review（审查目标 skill）
先读目标 skill 的 SKILL.md，再按需读取它直接链接的 references/、scripts/、assets/、README.md。
重点检查：
- 触发语义是否清楚：
name、目录名、description 是否一致，且便于触发
- 工作流是否可靠：步骤是否清晰，是否存在必须确认却没卡住的环节
- 异常处理是否充分：缺文件、缺输入、命令失败、网络失败、鉴权失败、空结果等场景是否有降级或停机策略
- 输出契约是否明确：审查结论、优化计划、最终修改结果是否分开
- 结构是否合适：正文是否过胖，是否应拆到
references/ / scripts/ / assets/
- 渐进式加载是否顺手：文件较多时，是否提供根目录或子目录索引，帮助按需加载
- 设计是否合理：模式是否匹配，是否存在过度设计、脚本缺失或资源组织问题
- 外部依赖是否可安装：若依赖外部 skill、CLI、服务或运行时，是否写清安装、校验和自动安装命令
- 是否包含敏感信息：例如 API Key、Token、Cookie、账号、私有地址或其他不应随 skill 分发的内容
- 是否包含敏感操作：删除、覆盖、部署、发送消息、批量写入、付费调用、联网改状态等高副作用操作，是否需要确认或额外提醒
- Skill 粒度是否合理：是否过粗导致职责混杂，或过细导致触发分散、维护成本过高
- README / SKILL 分工是否清楚：
README.md 面向人，SKILL.md 面向 AI，内容是否重复或错位
- 进度跟踪是否必要：多步骤工作流是否适合用 markdown checkbox 清单跟踪进度，若目标 skill 缺少且有必要，则提议增加
如果用户只要求微调某一部分（例如只改 description、只补 references、只修确认门槛），优先做局部审查，不要擅自把任务升级成整 skill 重构。
Step 3: Plan（输出优化计划并等待确认）
先给诊断，再给计划，不要直接改文件。
输出必须包含两个部分：
# Skill 审查结论
## 审查对象
- 目标 skill：...
- 本次范围：...
## 模式判断
- 主模式：...
- 次模式：...
- 当前判断：模式匹配 / 模式错位 / 模式不清
## 安全与依赖
- 敏感信息：未发现 / 存疑 / 已发现（仅描述类型与位置，不回显具体值）
- 敏感操作：低 / 中 / 高风险；是否需要确认门槛：是 / 否
- 外部依赖：无 / 有；安装说明是否完整：完整 / 不完整
## 高优先级
- [问题] 影响触发、正确性或执行稳定性
## 中优先级
- [问题] 影响可维护性、可复用性或上下文成本
## 低优先级
- [问题] 体验提升项，可选
## 不改动项
- ...
## 额外建议
- ...
# 优化计划
1. 修改 [目标文件路径]
- 变更内容：
- 原因：
- 是否受用户指定方向驱动：是/否
仅当用户明确回复"按计划执行""开始修改""确认修改"等开始执行类确认语时，才能进入实施阶段。
规则：
- 如果用户明确给了优化方向，先围绕这些方向出计划，再补充少量高价值附加建议。
- 如果发现超出本次范围的大问题，单独列为"额外建议"，不要偷偷扩大改动面。
- 未获得确认前，不要修改目标 skill。
- "我看看""有道理""先这样"不算确认；只有明确开始执行类确认语才算进入 Step 4。
- 如果发现疑似敏感信息或高风险副作用，计划里要单列风险与处理方案；必要时要求用户额外确认。
Step 4: Implement（确认后实施）
在用户确认后，再修改目标 skill。
- 优先改动计划中已确认的文件。
- 尽量小步重构；仅在确有收益时拆分新的
references/、scripts/、assets/。
- 如果新增引用文件，确保它们都直接从目标
SKILL.md 链接，避免深层跳转。
- 如果目标 skill 缺少
README.md，补一份面向人的 README，重点说明使用场景、主要功能、风险和边界；不要把执行细则原样复制自 SKILL.md。
- 如果目标 skill 文件较多且不便按需加载，补充根目录或子目录索引文件，说明何时读取哪个文件。
- 如果 skill 依赖外部 skill、CLI、服务或运行时，补上可直接执行的安装 / 校验指令，便于 AI 自动安装。
- 如果发现疑似敏感信息，先提醒并确认，再决定删除、迁移到配置或改成占位说明。
- 如果存在高副作用操作，补确认门槛、风险提示和禁止默认执行的规则。
- 保留用户原有有效内容；只删除重复、失效或与新流程冲突的部分。
- 如果用户确认语义含糊，继续停留在 Step 3，不要自行解释成"已确认"。
Step 5: Verify（校验结果）
改完后至少完成这些校验：
- frontmatter 只包含
name 和 description（本仓 skill 可同时含 allowed-tools，因 Claude Code plugin 约定）
name、目录名、触发语义一致description 能独立表达触发条件SKILL.md 主体比改动前更短、更清晰，且工作流可执行- 新增
references/ 是否只承载细节，没有和 SKILL.md 重复大段内容
- 文件较多时是否存在索引，且索引能帮助渐进式加载
- 异常场景是否有处理策略或显式停止条件
- 外部依赖是否附带安装 / 校验命令，便于自动安装
- 是否移除了明文敏感信息，或至少显式提醒不要直接分发
- 敏感操作是否有确认门槛、风险提示和默认禁止条件
- Skill 粒度是否合适；若位于
skills/ 下，是否已评估同级 skill 的合并空间
README.md 是否存在，且明确与 SKILL.md 的分工不同- 如有"先审查后确认再修改"的门槛，是否在说明里写清楚
- Step 3 模板是否明确写出范围、不改动项和可接受确认语
最后向用户汇报：
- 已修改的文件
- 已落实的优化方向
- 是否新增 README / 索引 / 安装说明 / 风险确认门槛
- 仍保留的风险或后续建议
审查标准
需要快速判定时，直接按这组优先级处理：
- 先修敏感信息泄露、敏感操作失控、触发失败、确认缺失、流程不可执行的问题
- 再修异常处理缺失、依赖不可安装、结构臃肿、重复内容、资源组织混乱的问题
- 最后处理粒度微调、README/索引补充、措辞润色、示例补充、可读性增强
