技能自动优化
诊断任意 Agent Skill 的质量问题，并重构出更易执行、输出更确定的优化版本。
本 skill 解决的核心痛点：很多技能用 glm47 这类模型执行时，跑5次得到5种结果。根因通常是技能自身结构混乱、规则有歧义、让模型做选择。本 skill 把三篇参考资料的原则固化成可执行的检查清单和重构流程。
输入
用户需提供被优化的技能路径（含 SKILL.md 的目录）。可选提供：希望优化版输出到哪个目录。
被优化技能路径：[必填，如 待修改技能/metering-plan-generator-debug/]
输出目录：[可选，默认 修改后的技能/<技能名>/]
执行流程（严格按顺序，共 4 步）
步骤1：读取并理解目标技能
通读目标技能的 SKILL.md 及其全部 references/scripts/cases 文件，理解它做什么、怎么触发、怎么执行。先理解再评判，不要未读完就下结论。
步骤2：诊断（按 rubric 逐条核对）
打开 references/rubric.md，对目标技能逐条核对 8 个维度（触发准确性 / 结构精简 / 输出确定性 / 规则可执行性 / 失败机制编码 / 高风险黑名单 / 自由度匹配 / 术语一致性）。
- 每条记录：✅通过 / ❌违反 / ➖不适用，并附原文证据（引用具体句子或行号）。
- 按 references/diagnose-template.md 输出诊断报告。
- 报告必须包含"四、已发现的内在矛盾/规则缺失"——这是原技能里口径冲突或规则缺失的字段，不是写法问题，是业务规则没定清。
> 诊断原则依据见 references/principles.md（三篇参考资料摘录）。不确定某条原则时回去查，不要凭印象。
步骤3：重构（按诊断报告执行优化动作）
打开 references/refactor-workflow.md，按诊断报告的优先级执行重构动作 A~H：
- 最高优先级永远是动作C（消灭输出不确定性），因为这是"5次5种结果"的根因。
- 重构到输出目录，不要覆盖原技能。
- 重构产物结构见 refactor-workflow.md "重构产物结构"。
铁律：原技能的字段名、句子、规则逻辑原封不动保留；只改组织结构和执行流程。遇到矛盾按动作E标注，不掩盖、不编造。
步骤4：自检（必做）
打开 references/refactor-selfcheck.md，逐条核对优化版技能。任一不通过，回到步骤3对应动作返工。尤其必做"七、验证"：用1~2个代表性测试输入手动走一遍新技能流程，确认每个字段得到唯一确定答案，同一输入跑2次结果一致。
文件导航（按需加载，不要一次全读）
| 文件 | 何时读 | 内容 |
|---|---|---|
references/rubric.md |
步骤2 | 8个维度的检查清单（核心诊断工具） |
references/diagnose-template.md |
步骤2 | 诊断报告输出模板 |
references/refactor-workflow.md |
步骤3 | 重构动作 A~H + 产物结构 |
references/refactor-selfcheck.md |
步骤4 | 重构后自检清单 |
references/principles.md |
诊断/重构时查依据 | 三篇参考资料的核心原则摘录 |
铁律（不可违反）
- 先读完目标技能再诊断。未读完就评判是诊断失真的主因。
- 诊断每条必须附原文证据（引用句子或行号），不能只下结论。
- 重构原封不动保留原文规则，只改结构和流程。遇到矛盾标注，不掩盖、不编造。
- 动作C（消灭输出不确定性）永远最高优先级。
- 必须执行自检 + 验证（步骤4），不能重构完直接交付。
- 不覆盖原技能，重构产物写到独立输出目录。
- 诊断报告和优化版都要交付给用户。
适用边界
适用：优化任意 Agent Skill（含 SKILL.md 的目录），尤其针对"模型执行不稳定、每次结果不同"的技能。
不适用：
- 从零创建全新技能（本 skill 是优化现成的，不是凭空写）。
- 普通代码审查、文档润色——这些不要触发本 skill。
- 优化非 Skill 形态的 prompt 或脚本。
输出交付物
每次执行交付两样：
1. 诊断报告（markdown，按 diagnose-template.md）——指出问题、证据、严重度。
2. 优化版技能目录——结构清晰、执行确定的重构版本。
