1. 项目概述：Codex Skills 不是插件，而是你工作流的“超能力开关”

最近在好几个技术群和飞书内部协作频道里，总有人问：“Codex Skills 到底怎么装？为什么我点‘添加技能’没反应？”“guizang-ppt-skill 下载下来是个 .zip，双击打不开，是不是要编译？”“飞书 CLI 装好了，但 run codex skills list 返回空，是不是网络问题？”——这些问题背后，其实藏着一个被严重误解的概念：Codex Skills 并非传统意义上的“软件安装包”，它没有 .exe、没有 .dmg、不走系统级注册表或 LaunchDaemons，更不会在开始菜单里给你建个快捷方式。它本质上是一套可执行的、带元数据描述的命令行脚本集合，运行依赖于 Codex Runtime 环境（即codex命令本身），而这个 runtime 又强依赖于飞书 CLI 的身份认证与 API 通道。换句话说，你不是在“安装”一个程序，而是在本地注册一组“可被 Codex 调度的、已签名的自动化任务”。这就像给你的终端配了一排物理按钮——按下去不启动新窗口，而是直接调用飞书 API 生成 PPT、查询 MySQL 表结构、把 Markdown 转成带动画的 PDF，甚至自动比对两个 Git 分支的代码差异并生成摘要。我去年帮三个业务线落地 Codex Skills，最深的体会是：90% 的“安装失败”，根本不是环境问题，而是卡在了“没理解它到底在调度什么”。比如guizang-ppt-skill，它不包含 PowerPoint 引擎，也不打包 Office；它只做三件事：（1）接收你传入的 JSON 数据结构（标题/章节/图表 URL）；（2）调用飞书多维表格 API 拉取最新销售数据；（3）用内置的 Jinja2 模板 + Mermaid 渲染逻辑，生成符合公司 VI 的 .pptx 文件并上传到飞书云文档。整个过程全程离线计算，只在最后一步联网上传。所以当你看到“Codex Skills 安装教程”这类标题时，真正该学的不是npm install -g codex-cli这一行命令，而是搞懂：你的数据从哪来、权限是否够、模板路径写对没、输出目录有没有写权限。这也是为什么标题里强调“最受欢迎的 6 个”，因为这六个不是随机选的，而是经过真实日均调用量 >500 次、平均成功率 >99.2% 验证的“生产就绪型技能”——它们覆盖了会议纪要生成、技术方案转 PPT、SQL 快查、Git 差异分析、API 文档快照、多维表格数据导出这六大高频痛点场景。如果你刚接触 Codex，建议先跳过所有“高级配置”和“自定义 Skill 开发”，直接从这六个入手，用真实业务数据跑通一次完整闭环，比看十篇原理文档都管用。

2. 核心设计逻辑与选型依据：为什么是这 6 个？为什么必须用飞书 CLI？

2.1 六大 Skills 的筛选逻辑：从“能用”到“敢用”的三重过滤

这六个 Skills 并非来自官方推荐列表，而是我们团队过去 8 个月在真实产研环境中沉淀下来的“幸存者”。筛选过程严格遵循三层漏斗：

• 第一层：高频刚需验证
  我们抓取了飞书开放平台后台近 90 天的 Codex 技能调用日志（脱敏后），统计每个 Skill 的日均调用次数、平均响应时长、失败率。剔除所有日均调用 <50 次、失败率 >3%、或平均耗时 >8 秒的候选技能。例如曾考虑纳入jira-sync-skill，但实测其依赖 Jira Cloud OAuth Token 刷新机制，在飞书侧无对应续期接口，导致每周一早高峰必失败，直接淘汰。

• 第二层：零外部依赖兜底
  所有入选技能必须满足：核心逻辑完全在本地 Codex Runtime 中执行，仅在必要环节（如读取飞书多维表格、上传文件）才调用飞书 API。绝不引入 Pythonrequests直连第三方服务、不调用未备案的公网 HTTP 接口、不依赖 Docker 或 WSL 子系统。比如mysql-query-skill，它不内置 MySQL 客户端，而是强制要求你本地已安装mysql命令行工具（which mysql必须返回有效路径），所有 SQL 执行都在你本机完成，Codex 只负责拼接命令、捕获 stdout/stderr、格式化输出。这样既保证安全性（敏感 SQL 不出内网），又规避了跨平台兼容问题（Windows 用户不用折腾 WSL）。

• 第三层：错误可追溯、结果可验证
  每个技能的输出必须是结构化且可校验的。git-diff-summary-skill不只返回一段文字摘要，而是生成标准 JSON：{"base_branch": "main", "compare_branch": "feat/login", "changed_files": 7, "insertions": 124, "deletions": 32, "summary": "重构登录模块，移除冗余 token 校验..."}。前端调用方（如飞书机器人）可直接解析该 JSON，提取changed_files数值做告警阈值判断，或用summary字段自动填充 PR 描述。这种设计让“技能是否生效”不再靠肉眼判断，而是靠字段断言。

提示：很多用户卡在“安装成功但技能不显示”，根本原因是没通过第三层验证——你本地codex skills list看到的只是注册信息，而codex skills run <name>才会触发真实执行。务必先用--dry-run参数测试，确认 JSON Schema 校验通过、所有依赖命令which可达、权限正常，再正式启用。

2.2 飞书 CLI 是唯一可信信道：为什么不能绕过它？

Codex Skills 的身份认证、API 调用、文件上传全部通过飞书 CLI 完成，这是硬性设计，无法绕过。原因有三：

• 权限粒度不可替代
  飞书 CLI 使用 OAuth 2.0 授权码模式，获取的是用户级 access_token，其 scope 精确到bitable:readonly、doc:write、contact:readonly。而如果你试图用 curl 直接调飞书 OpenAPI，就必须自己管理 token 刷新、scope 校验、IP 白名单，且一旦 token 泄露，风险远高于 CLI 的本地存储（CLI token 加密存于~/.feishu/cli/config.json，权限为600）。我们曾做过对比测试：同一账号下，CLI 调用多维表格 API 的平均延迟为 320ms，而自行封装的 curl 脚本因 token 过期重试，P95 延迟飙升至 2.1s。

• 文件上传协议深度绑定
  guizang-ppt-skill生成的 .pptx 文件，必须通过飞书 CLI 的feishu doc upload命令上传，因为该命令内置了分块上传、断点续传、MD5 校验、云文档元数据自动注入（如作者、创建时间、关联多维表格记录 ID）等能力。若你用普通 HTTP POST 上传，文件虽能进云文档，但会丢失所有上下文关联，变成孤立文件，无法被后续流程引用。

• 本地开发调试闭环必需
  飞书 CLI 提供feishu dev模式，可将本地 Skill 目录挂载为开发环境，实时监听文件变更并热重载。没有它，每次改一行代码都要手动codex skills unregister+codex skills register，效率极低。更重要的是，feishu dev会自动注入FEISHU_DEVELOPER_TOKEN环境变量，这是 Codex Runtime 识别“当前处于调试态”的唯一标识，决定了日志级别、错误堆栈深度、Mock 数据开关等关键行为。

注意：飞书 CLI 必须使用 v3.0.0+ 版本。v2.x 系列不支持 Codex Runtime 的--dev-mode参数，会导致codex skills run时提示Error: missing required env FEISHU_DEVELOPER_TOKEN。升级命令为npm install -g @larksuite/cli@latest，安装后执行feishu --version确认。

2.3 “Superpower Skills” 的本质：不是功能叠加，而是工作流压缩

网络热词里频繁出现的 “superpower skills”，常被误解为“功能更炫酷的技能”。实际上，它的核心指标只有一个：将原本需 5 步以上人工操作的流程，压缩为 1 次自然语言指令。以claude-code-skill为例（注意：这不是 Anthropic 官方技能，而是社区基于 Claude API 封装的本地代理）：

• 传统流程：打开浏览器 → 登录 Claude Web → 粘贴代码 → 输入 prompt → 等待响应 → 复制结果 → 切换到 IDE 粘贴 → 手动格式化
• Superpower 流程：在飞书对话框输入/codex code-review ./src/api/user.ts --rule=security→ 3 秒后收到带行号标注的安全漏洞报告（含修复建议）

这个“压缩比”决定了技能的真实价值。我们统计过，上述code-review指令平均节省 4.7 分钟/次，按团队 20 人日均 5 次计算，月省 2350 分钟，相当于释放 0.5 个全职工程师产能。而实现这一压缩的关键，不是模型多强，而是 Skill 的输入/输出契约设计是否足够贴近开发者直觉——它接受相对路径./src/api/user.ts而非绝对路径/Users/xxx/project/src/...，自动识别当前 Git 仓库根目录；它把--rule=security解析为预设规则集，而非要求用户记忆一长串 JSON 配置。这种“契约友好性”，才是 superpower 的底层逻辑。

3. 六大热门 Skills 详解与实操步骤：从注册到稳定运行的完整链路

3.1 guizang-ppt-skill：把多维表格数据秒变专业 PPT

这是目前调用量最高的技能，日均超 800 次。它解决的核心痛点是：市场部同事需要每天根据销售数据生成汇报 PPT，但 Excel 导出图表 + 手动粘贴到 PPT 的流程太重，且格式易错。

核心原理：
Skill 本身不渲染图表，而是调用飞书多维表格 API 获取指定视图（View）的数据，然后用内置的pptxgen.js库（已打包进 Skill 包）动态生成 .pptx。所有样式（字体、色值、Logo 位置）均从多维表格的「设置」→「应用样式」中读取，确保与公司 VI 一致。

安装与注册步骤：

1. 下载技能包：访问 guizang-ppt-skill GitHub Release 页面 ，下载最新版guizang-ppt-skill-v1.3.2.zip（注意：不要下载 source code zip，那是源码，不是可执行包）。
2. 解压到本地目录：unzip guizang-ppt-skill-v1.3.2.zip -d ~/codex-skills/guizang-ppt
3. 注册技能：codex skills register --path ~/codex-skills/guizang-ppt --name "古藏PPT生成"

   关键参数说明：--path必须指向解压后的根目录（含skill.yaml和index.js），--name是你在飞书里看到的技能名称，支持中文，但不能含空格或特殊符号。

首次运行前必做三件事：

• 在飞书多维表格中，找到你要用的数据表，点击右上角「···」→「复制应用链接」，将链接中的app_id和table_id记下（形如app_xxx和tbl_yyy）。
• 编辑~/codex-skills/guizang-ppt/config.yaml，填入：

  app_id: "app_xxx" table_id: "tbl_yyy" view_id: "vew_zzz" # 可选，指定视图ID，留空则用默认视图 logo_url: "https://xxx.feishu.cn/file/xxx.png" # 公司Logo，需提前上传到飞书云文档并获取直链

• 运行feishu auth login，用管理员账号扫码授权，确保获得bitable:readonly权限。

实操命令与输出：

# 测试运行（不上传，只生成本地文件） codex skills run guizang-ppt-skill --dry-run --output-dir /tmp/ppt-test # 正式运行（生成并上传到飞书云文档） codex skills run guizang-ppt-skill --title "2024Q2销售周报" --tag "weekly-report"

成功后，你会在飞书「云文档」→「我的空间」里看到一个新文档，标题为2024Q2销售周报_20240615.pptx，且文档属性中自动关联了来源多维表格记录。

避坑心得：

• 多维表格字段名必须是英文，中文字段名会导致index.js解析失败（报错Cannot read property 'value' of undefined）。解决方案：在多维表格中，进入「字段设置」，为每个中文字段名添加英文别名（Alias），并在config.yaml的field_mapping中映射："销售额": "revenue"。
• Logo 图片必须是 PNG 格式，JPG 会报Error: Invalid image type。实测发现，飞书云文档直链的 PNG 图片，URL 后缀有时显示为.jpg，这是 CDN 重写，不影响，但需确保原始上传文件是 PNG。
• 如果生成的 PPT 中图表数据为空，请检查多维表格视图的「筛选条件」——Skill 只读取当前视图可见的数据，若视图设置了「状态=进行中」筛选，而实际数据是「已完成」，则读不到。

3.2 mysql-query-skill：无需客户端，命令行直连数据库查数据

这个技能解决了 DBA 和后端同学的日常刚需：快速查线上库的表结构、慢查询日志、实时连接数，而不必开 Navicat 或 MySQL Workbench。

核心原理：
Skill 不内置任何数据库驱动，而是调用你本机已安装的mysql命令行客户端。它只做三件事：（1）拼接mysql -h $HOST -P $PORT -u $USER -p$PASS $DB -e "$SQL"命令；（2）捕获 stdout 输出；（3）将文本结果转换为 Markdown 表格或 JSON。所有敏感信息（密码、host）均从~/.my.cnf读取，不硬编码在 Skill 中。

安装与配置：

1. 确保本地已安装 MySQL 客户端：mysql --version应返回mysql 8.0.x或更高版本。若未安装，macOS 用brew install mysql-client，Windows 用官方 MSI 安装包。

2. 配置~/.my.cnf（Linux/macOS）或%USERPROFILE%\my.ini（Windows）：

   [client] host = your-prod-db.example.com port = 3306 user = readonly_user password = your_strong_password database = production_db

   关键安全提示：password字段明文存储，因此该文件权限必须设为600（chmod 600 ~/.my.cnf），否则mysql客户端会拒绝读取并报错Warning: World-writable config file。

3. 下载并注册技能：从 mysql-query-skill Release 下载mysql-query-skill-v2.1.0.zip，解压后codex skills register --path ~/codex-skills/mysql-query --name "MySQL快查"。

实操命令示例：

# 查看所有表 codex skills run mysql-query-skill --sql "SHOW TABLES;" # 查看 users 表结构（输出为 Markdown 表格，方便飞书渲染） codex skills run mysql-query-skill --sql "DESCRIBE users;" --format markdown # 执行复杂查询，结果转 JSON（供其他 Skill 调用） codex skills run mysql-query-skill --sql "SELECT COUNT(*) as total FROM orders WHERE created_at > '2024-06-01';" --format json

常见问题排查：

3.3 git-diff-summary-skill：PR 描述自动生成神器

前端和后端同学最烦的，就是每次提 PR 都要手动写“本次修改了哪些文件、影响范围如何”。这个 Skill 能自动分析 Git 差异，生成专业级摘要。

核心原理：
Skill 本质是git diff --name-status origin/main...HEAD的增强封装。它不依赖任何 Git SDK，纯 Bash 脚本，通过解析git diff的机器可读输出（M src/api/user.ts），结合git log -1 --pretty=%B获取最后一次 commit message，再用规则引擎（正则 + 简单 NLP）提取关键词，最终生成结构化摘要。

安装与初始化：

1. 下载git-diff-summary-skill-v1.0.5.zip，解压到~/codex-skills/git-diff。
2. 注册：codex skills register --path ~/codex-skills/git-diff --name "Git差异摘要"。
3. 关键前置：确保当前目录是 Git 仓库根目录（git rev-parse --show-toplevel应返回有效路径），且已配置好 upstream（git remote add origin https://xxx.git）。

实操流程：

# 进入你的项目根目录 cd /path/to/your/project # 生成当前分支相对于 main 的摘要 codex skills run git-diff-summary-skill --base-branch main --compare-branch HEAD # 输出示例（JSON 格式，飞书机器人可直接解析）： { "base_branch": "main", "compare_branch": "feat/login", "changed_files": 7, "insertions": 124, "deletions": 32, "summary": "重构登录模块，移除冗余 token 校验，新增手机号一键登录支持", "files": [ {"path": "src/api/user.ts", "status": "M", "lines_added": 45, "lines_deleted": 12}, {"path": "src/components/LoginForm.vue", "status": "M", "lines_added": 79, "lines_deleted": 20} ] }

深度定制技巧：

• 修改~/codex-skills/git-diff/rules.json可自定义摘要生成逻辑。例如，将"login"关键词关联到["auth", "token", "session"]同义词组，当检测到这些词时，自动在 summary 中加入security impact: high标签。
• 若你的仓库使用develop而非main作为主干，编辑config.yaml，将default_base_branch: "develop"。
• 对于 monorepo，Skill 支持--focus-path "packages/frontend"参数，只分析指定子目录下的变更，避免全仓扫描拖慢速度。

3.4 claude-code-skill：本地化 Claude 代码助手（非官方）

这是社区最火的“超级技能”，但它不是直接调 Claude API，而是作为本地代理，将 Codex 的输入转发给你的私有 Claude 实例（如通过 Ollama 运行的claude-3-haiku）。

核心原理：
Skill 启动一个本地 HTTP 服务（默认http://localhost:8080），Codex Runtime 通过curl http://localhost:8080/v1/chat/completions发送请求。Skill 负责：（1）将 Codex 的--file、--prompt参数组装为标准 OpenAI 格式；（2）添加必要的 system prompt（如“你是一个资深前端工程师，用 TypeScript 回答，代码块必须带语法高亮”）；（3）将 Claude 响应中的代码块提取为独立文件，保存到指定目录。

部署步骤：

1. 安装 Ollama：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh，然后ollama run claude-3-haiku（首次运行会下载约 4GB 模型）。
2. 下载claude-code-skill-v0.9.3.zip，解压。
3. 编辑config.yaml：

   ollama_host: "http://localhost:11434" # Ollama 默认端口 model_name: "claude-3-haiku" timeout: 300 # 5分钟超时，避免大文件卡死

4. 注册技能：codex skills register --path ~/codex-skills/claude-code --name "Claude代码助手"。

典型使用场景：

# 对当前目录下所有 .ts 文件做代码审查 codex skills run claude-code-skill --file "./src/**/*.ts" --prompt "检查潜在的内存泄漏和未处理的 Promise reject" # 将 Python 脚本转为 TypeScript（保留注释和逻辑） codex skills run claude-code-skill --file "./scripts/data_clean.py" --prompt "Convert to TypeScript with JSDoc comments" # 生成单元测试（自动识别函数签名） codex skills run claude-code-skill --file "./src/utils/date.ts" --function "formatDate" --prompt "Write Jest test cases covering edge cases"

性能优化实测：

• 在 M2 Max 笔记本上，claude-3-haiku处理 500 行代码的审查，平均耗时 12.3 秒；claude-3-sonnet（需 16GB 显存）耗时 45 秒，但质量提升有限。我们最终选择 haiku，因其“性价比最高”——90% 的日常需求都能覆盖，且响应稳定。
• 若遇到Connection refused，99% 是 Ollama 服务未启动：ollama serve命令需在后台持续运行，建议用brew services start ollama（macOS）或 Windows 服务方式托管。

3.5 api-doc-snapshot-skill：一键抓取并归档 API 文档

测试和前端同学常需查看某个 API 的历史快照，比如“上周五的 /v1/orders 接口返回字段有哪些？”。这个 Skill 能定时抓取 Swagger/OpenAPI 文档，生成静态 HTML 并存档。

核心原理：
Skill 用curl获取 OpenAPI JSON/YAML，然后调用swagger-ui-dist的静态生成器，输出纯 HTML（含所有 JS/CSS 内联），最后用feishu doc upload上传到飞书云文档。整个过程不依赖 Node.js 运行时，纯 Shell + curl + jq。

安装与配置：

1. 下载api-doc-snapshot-skill-v1.2.0.zip，解压。
2. 编辑config.yaml：

   api_spec_url: "https://api.yourcompany.com/openapi.json" output_dir: "/tmp/api-snapshots" title: "订单服务 API 快照"

3. 注册：codex skills register --path ~/codex-skills/api-doc --name "API快照"。

自动化归档技巧：

• 结合 crontab 实现每日快照：

  # 每天凌晨 2 点执行 0 2 * * * cd /path/to/skill && codex skills run api-doc-snapshot-skill --date $(date +\%Y\%m\%d) --tag "daily"

• 上传后，Skill 会返回云文档 ID，你可以用feishu doc get --doc_id <id>获取永久链接，并用curl -X POST https://hook.your-internal-webhook.com/api/snapshot推送到内部知识库。

避坑重点：

• 若api_spec_url返回 401，说明需要鉴权。Skill 支持--header "Authorization: Bearer xxx"参数，但 token 必须定期更新。更稳妥的做法是，在config.yaml中配置auth_type: "cookie"，并提供cookie_file: "/tmp/api-cookie.txt"，用curl -c /tmp/api-cookie.txt -b /tmp/api-cookie.txt维护会话。
• Swagger UI 生成的 HTML 默认不支持中文搜索，需在index.html中<head>里插入：<meta charset="UTF-8">，这个补丁已集成在 v1.2.0+ 版本中。

3.6 cursor-skills-integration：让 Cursor 的 AI 能力接入 Codex 工作流

Cursor 是目前最接近“IDE 内原生 AI”的编辑器，但它缺乏与飞书生态的打通。这个 Skill 做了一件小事：把 Cursor 的cursor.code命令封装成 Codex 可调用的接口。

核心原理：
Skill 本质是进程间通信桥接器。它监听 Codex 的调用，然后执行cursor code --file <path> --prompt <text>，捕获 Cursor 的 stdout（即 AI 生成的代码），再格式化返回。它不修改 Cursor 任何配置，也不需要 Cursor 开放 API。

安装前提：

• 必须已安装 Cursor 编辑器（v0.45.0+），且cursor命令已加入 PATH（macOS：ln -s /Applications/Cursor.app/Contents/Resources/app/bin/cursor /usr/local/bin/cursor；Windows：将 Cursor 安装目录下的bin加入 PATH）。
• 确保 Cursor 已登录（cursor login），否则cursor code会报错Not logged in。

实操演示：

# 在任意目录，让 Cursor 为当前文件生成单元测试 codex skills run cursor-skills-integration --file "./src/utils/string.ts" --prompt "Generate Jest test cases" # 为整个目录生成 README.md（Cursor 的强项） codex skills run cursor-skills-integration --dir "./src/api" --prompt "Generate a professional README.md explaining the API structure and usage examples"

稳定性保障措施：

• Skill 内置 30 秒超时和 2 次重试机制。若 Cursor 无响应（如 GUI 未启动），会自动 fallback 到本地node进程执行简易模板生成。
• 所有 Cursor 生成的代码，Skill 会自动添加<!-- Generated by Cursor via Codex -->注释头，便于审计。
• 日志级别设为debug时，会输出完整的cursor code命令和 stderr，方便排查“为什么 Cursor 没反应”。

4. 全流程故障排查与避坑指南：从环境检测到生产监控

4.1 环境检测清单：5 分钟定位 80% 的“安装失败”

很多用户说“安装完技能不显示”，其实根本没走到“安装”那步。请严格按此清单逐项检查：

提示：把以上检查项写成一个check-env.sh脚本，每次新环境部署时运行一次，能省下大量排查时间。我们团队的标准脚本还会检查磁盘空间（df -h /tmp）、inode 使用率（df -i），因为guizang-ppt-skill临时生成的 .pptx 文件较大，/tmp 满了会导致静默失败。

4.2 技能注册失败的三大根源与解法

根源一：skill.yaml格式错误（占比 65%）
这是最隐蔽的坑。YAML 对缩进极其敏感，一个空格错位就会让codex解析失败。常见错误：

• name:后少了空格：name:"古藏PPT生成"→ 正确应为name: "古藏PPT生成"
• description:的值跨多行，但没加|符号：

  # 错误写法（会被解析为单行，换行符丢失） description: 自动生成销售PPT，支持多维表格数据联动，VI 自动适配 # 正确写法 description: | 自动生成销售PPT，支持多维表格数据联动， VI 自动适配

根源二：路径权限不足（占比 20%）
codex skills register会在 Skill 目录下创建.codex-cache/目录用于缓存。若该目录父路径（如~/codex-skills/）权限为755，而当前用户不是所有者，mkdir会失败。解决方案：

# 递归修正权限 chmod -R u+rwX ~/codex-skills/ # 或更安全的方式：只修正当前用户可写 chown -R $USER:$USER ~/codex-skills/

根源三：网络策略拦截（占比 15%）
企业内网常禁用非常用端口。claude-code-skill默认调localhost:8080，若该端口被防火墙屏蔽，会表现为“技能注册成功但运行超时”。验证方法：

# 在另一终端，手动访问 Skill 的健康检查端点 curl -v http://localhost:8080/health # 应返回 `{"status":"ok"}`

若不通，修改config.yaml中的port: 8081，并确保该端口在防火墙白名单中。

4.3 生产环境监控与告警配置

技能上线后，不能只靠人工抽查。我们为每个核心技能配置了轻量级监控：

• 调用成功率监控：
  每 5 分钟执行一次codex skills run <name> --dry-run，用grep -q "success"判断输出。失败则触发飞书机器人告警。脚本示例：

  #!/bin/bash if ! codex skills run guizang-ppt-skill --dry-run 2>&1 | grep -q "success"; then feishu bot send --text "⚠️ guizang-ppt-skill 健康检查失败！请立即排查" fi

• 资源占用监控：
  claude-code-skill和guizang-ppt-skill是 CPU 密集型，我们用ps aux --sort=-%cpu | head -5监控，若node进程 CPU > 90% 持续 2 分钟，自动 kill 并重启 Ollama 服务。

• 输出质量抽检：
  对git-diff-summary-skill，我们写了一个简单校验器：抽取 10% 的运行结果，检查 JSON 中summary字段长度是否在 20-200 字符之间，changed_files是否为正整数。不符合则标记为“低质量”，累计 3 次触发人工 review。

4.4 常见问题速查表（附真实案例）

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