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分析历史 Agent 对话并生成技能 diff，让提示与流程持续自我改进。
Introducing /skill-doctor v1 Skill doctor is a skill that improves your skills: - Crawls your past CC, Codex, or Warp convos - Scores them for efficiency and code quality - Proposes diffs to your skills that you'd actually merge (STE-100 approved) https://t.co/vU0OeF1S2c 🔖
是什么
这是一套面向 Claude Code、Codex 与 Warp 的 Agent 技能评估器：先汇总历史对话，再按效率、代码质量、技能覆盖率等 rubric 评分，最后生成可审阅的 SKILL.md diff。它把“凭感觉改提示词”变成“从真实执行轨迹取证、评分、修订、复盘”的闭环。
核心设计
对话聚合提供样本，子代理评分提供可比较指标，改进器把失败模式转为最小变更；Warp Factories 再将其扩展到团队，纳入测试覆盖、任务合规、模型基准、成本与 PR 速度。截图样例中，报告为 C、overall 76，效率和代码质量均为 72，技能覆盖率为 100，并将端口冲突、重复读取 SKILL.md、遗漏用户可见缺陷落到具体建议。
关键洞察
价值不在分数本身，而在把失败连接到流程约束：指定调试端口、处理未登录 CLI、要求真实输入事件、把删除行为纳入评审。技能因此从静态说明书变成可持续校准的工程资产。
边界与风险
对话可能含敏感代码和凭据，采集与脱敏需先定义；rubric 也可能奖励形式合规而非真实正确性，甚至被 benchmark gaming。自动 diff 仍需人工审阅和回归验证，样例与营销指标不等于普适效果。