技能介绍

问题：技能只会加，不会减

装技能通常只需一条命令，但判断「这个还有没有用」得人来做。多数人的技能集合是这样膨胀的：装一个写作辅助，又看到别人在用代码审查助手，再装一个；项目结束后，项目级技能留在目录里没人管。结果就是几十上百条 SKILL.md 堆在 ~/./skills/ 下，真正常用的只有三五个，其余的在每次加载时消耗上下文，在每次选择时消耗注意力，还要跟着宿主 Agent 一起更新调试。

它是怎么工作的

核心是一个只依赖 Python 3.10+ 标准库的检查脚本 scripts/audit_skills.py，由技能本身调用，全程只读扫描，不需要 root 权限。

扫描：脚本从自身路径推断宿主平台（WorkBuddy、Codex、Claude Code、Cursor、Cline、Continue、LobsterAI），扫描已安装技能与当前工作区的项目级技能，解析 frontmatter 输出结构化 JSON；--archives 额外读取归档库，--archive-dir 支持指定目录。
打分：按 6 个功能域归类，安装来源（用户安装 / 平台预装 / Agent 自建）作为独立维度，再对使用频率、必要性、当前相关性、启用状态、维护活跃度、独特价值 6 项加权，总分 24–100。
判定：80 以上保留，50–79 建议归档，24–49 建议卸载；8 条特殊规则覆盖评分，例如完全重叠只留最优、零使用且不相关直接卸载、平台预装且从未触发走归档而非卸载。
报告：先自动识别对话语言（无法判断时只问一句），再确定报告深度——检查摘要是面向决策的概览，详细报告严格套用对应语言的模板，含评分明细、去重批次、归档清单与扫描问题。
执行：报告输出后才询问是否清理，卸载经 SkillManage 完成，归档先备份 SKILL.md 与关键配置再卸载，所有动作逐条确认。

适用边界

它只做评估和建议，不替你下结论。归档不是删除：~/./skill-archive/ 里保留归档日期、原因、重新激活条件与完整性标记，可随时核对。扫描遇到缺失 frontmatter、不可读文件、坏软链会记入 JSON 的 issues 字段并在 stderr 汇总，退出码 0 表示干净、2 表示扫描完成但有错误级问题，方便接进 CI。脚本处理了 Windows GBK 编码和非标准 AppData 路径，但约定仍假定技能遵循 ~/./skills/ 规范。批量判定（同一天创建的 5 个以上技能）与跨 Agent 部署的去重优先级需要按 references/evaluation_framework.md 人工确认——分数是输入，不是裁决。