Skill 体检编排台

解决什么问题

随着 Agent 技能数量增加，本地生态很容易失控：质量塌方、依赖断链、升级遗漏。skill-check 把这件事拆成可量化的体检流程，而不是靠人工逐个翻文件。它先读取技能清单，用统一的 8 维评分给每个技能打分，再按你的业务权重生成关注列表，让你先看到真正该处理的少数项。

核心能力与工作流

技能定位为“编排层”，以 8 维量化评分为中枢，串联 7 项能力：体检、修复、升级、生态优化、安装推荐、统一仪表板、跨技能深检。核心链路如下：

• 画像层驱动：读取 state/profile.json（角色/工作流/P0–P3 权重），用 priority = biz_weight × (100 − total_score) 生成二维优先级；未配置画像时退化为纯质量模式。
• 体检：scripts/audit_engine.py 做 8 维评分与链路断点检测，输出结果并标出需关注项。
• 修复：scripts/auto_repair.py 仅处理 agent_created 自建技能的 L1 类问题（frontmatter/触发词），修复前备份，失败自动回滚，且每日上限 10 次，防止误伤。
• 升级：scripts/upgrade_advisor.py 只做检查并生成安全命令模板；实际升级需要你在会话里明确确认，且单次不超过 1 个。
• 生态分析：scripts/eco_optimizer.py 找出 workflow chain 中未安装或低分掉队的技能。
• 推荐：基于 eco_report.gaps 和 find-skills skill 给出安装建议，而不是直接安装。
• 统一仪表板：scripts/dashboard_blocks.py 是纯数据引擎，渲染 dashboard_blocks.html；模板按“积木美学”固化，支持深浅色切换、排序、搜索与四象限定位。

适用边界与注意点

这是“体检医生 + 处方单”，不是全自动运维：

• 分析引擎全程只读；修复只针对 agent_created 的自建技能，marketplace/plugin/skillhub 来源技能只出报告。
• 修复默认只处理 L1 类问题（frontmatter/触发词），L2 只生成修复方案并等待确认。
• 自动化（周/月）只报告，不自动修复或升级；所有升级需人工在会话中确认，单次上限 1 个。
• 关注列表最多 5 个，避免凑数；不足阈值时会明确显示“本期无需关注”。
• 画像层是个人数据，禁止随发布包上传 SkillHub；发布前请准备自己的 state/profile.json，未配置则只能使用中性权重的纯质量模式。
• Windows 下需注意 UTF-8 编码、孤儿目录检测、备份污染检测、禁用 .pyc，具体排查方法见 references/FAQ.md。