核心功能
skill-refiner 是一款面向 OpenClaw 技能生态的批量治理工具，专为解决技能碎片化、规范不一的问题而设计。其核心能力包括：
1. 全域扫描发现：递归搜索整个工作区（不限于 skills/ 目录），定位所有 SKILL.md 文件，捕获散落在临时目录或非标路径的"野生"技能。
2. 多维度合规审计：基于 skill-creator 的硬性标准逐项检查：YAML frontmatter 的完整性与纯度（仅允许 name/description）、描述字段的触发条件覆盖、目录命名规范（小写字母/数字/连字符，≤64 字符）、文件结构整洁度（禁止 README/CHANGELOG 等冗余文件）、以及引用文件的可追溯性。
3. 自动化修复流水线：对不合规技能执行六层修复——补全 frontmatter、剔除冗余字段、重写弱描述（强化 "Use when..." 触发语）、清理无关文件、迁移至标准路径 ~/.openclaw/workspace/skills/、标准化目录命名。修复后支持打包验证。
显著优势
- 全覆盖治理：突破传统仅扫描
skills/的局限，解决技能分布碎片化导致的治理盲区 - 审计-修复闭环：从发现问题到强制执行，降低人工介入成本
- 结构化报告：表格化呈现各技能位置、问题数、警告数及状态，便于优先级决策
- 渐进式合规：区分
issues（阻塞性）与warnings（建议性），兼顾严格性与灵活性
局限与风险
- 破坏性操作：自动删除 README/CHANGELOG 等文件可能导致信息丢失，建议提前备份
- 描述重写的主观性："弱描述"的判定依赖规则匹配，自动化改写可能丢失 nuanced 语境
- 路径硬编码：修复后的标准路径
~/.openclaw/workspace/skills/与具体安装方式绑定，跨环境可能失效 - 无版本回滚：修复流程不可逆，未内置快照机制
适用场景
- 大规模技能库迁移与标准化改造
- CI/CD 流水线中的预提交质量门禁
- 开源贡献前的合规性自检
- 多开发者协作时的规范统一
安全与可信度
来源为 OpenClaw 官方工具脚本集，属第一方维护的基础设施代码，可信度高。但由于涉及文件系统批量操作（删除、移动、重写），建议在受控环境或版本管理下运行。