技能介绍

要解决的具体问题

随着 Agent 技能数量的增长，skills 目录里可能同时躺着十几个甚至几十个 Skill。装得多不代表用得多：哪些技能真正在干活、哪些只是占位符、哪些已经半年没人碰了——这些问题在缺少统一统计入口时往往只能凭感觉回答。当需要做清理、合并或优先级调整时，没有数据支撑的决策很容易误删正在使用的技能，或者保留早已过期的冗余能力。

z-skill-analytics 的目标是把"猜测"换成"记录"：通过分析本机真实的 Skill 调用日志，给出一份可量化的使用画像，让每次整理都有据可依。

核心能力与工作流程

核心能力：

扫描用户级与项目级 skills 目录的调用记录
按 slug 聚合触发次数、成功/失败计数、最近使用时间
计算"闲置度"指标（久未用 + 低频）
生成使用排行榜与闲置清单
导出 JSON 报告供其他 meta-skill 复用

工作流程：

遍历 skills 目录，读取各 Skill 的 usage 标记与调用记录
按 slug 聚合统计字段，建立时间序列映射
结合触发频率与最后使用时间计算闲置度分数
输出三份结果：使用排行榜、闲置清单、结构化 JSON 报告
可选：向 Skill 管家建议对闲置项执行关停操作

适用边界与注意点

只读分析：本技能不会修改或删除任何 Skill 文件，所有操作均为查询性质
数据真实性：统计结果完全基于真实调用记录，不包含推测或估算值
无数据标注：当调用记录缺失时，输出中会明确标注"无数据"而非填入默认值
跨平台降级：在 WorkBuddy 等有完整日志的平台上读取真实记录；在缺乏调用日志的环境下（如 Cursor）降级为基于目录存在性与用户记忆的估算，并在报告中明示降级状态
决策权归属：统计结论仅供用户参考，是否停用某个 Skill 由用户最终决定