/curation — Learned Skills 品質管控
按需執行的維護工具，用於清理和標準化 ~/.claude/skills/learned/ 中累積的 learned skills。不綁定任何自動化流程，使用者想整理時手動呼叫。
Role: Retrospective Format Remediation
修復既有 learned skills 的格式漂移。與 /update Step 4（在新寫入時強制格式）互補，非替代。
| 時機 | 工具 |
|---|---|
| 批量修復既有 learned skills | /curation |
| 新 skill 寫入時格式把關 | /update Step 4 (learn-eval) |
Step 1: 掃描 learned skills
掃描 ~/.claude/skills/learned/ 目錄（含子目錄），對每個.md 檔案收集：
| 欄位 | 來源 |
|---|---|
| slug（檔名） | 檔案名稱 |
| 有無 frontmatter | 檢查是否以 --- 開頭 |
| frontmatter 完整度 | 是否包含 name/description/user-invocable/origin |
| 品質評分格式 | 表格 vs 單行 vs 無 |
| 最後修改日 | 檔案 mtime |
| 檔案大小 | bytes |
輸出統計表：
Learned Skills 掃描結果：
- 總數：XX 個
- 有 frontmatter：XX 個
- 無 frontmatter：XX 個
- 評分格式分布：表格 XX / 單行 XX / 無 XX建立問題 manifest（依據：DAMA-DMBOK Completeness）：
掃描結束後，將每個有問題的檔案登錄至記憶體中的 manifest，格式如下：
| 檔案 slug | 問題類型 | 預期修正動作 | 狀態 |
|---|---|---|---|
| xxx.md | fmt-missing-frontmatter | 插入推斷的 frontmatter | PENDING |
| yyy.md | fmt-score-inconsistent | 轉換評分表格 | PENDING |
Manifest 為後續 Step 4 驗證的基準，總問題數 = manifest 列數。
Step 2: 分類問題
將掃描結果分為四類：
| 問題類型 | 判斷標準 | 可自動修正 |
|---|---|---|
fmt-missing-frontmatter | 檔案不以 --- 開頭 | Yes — 從 H1 標題推斷 name，從第一段推斷 description |
fmt-incomplete-frontmatter | 有 frontmatter 但缺少必要欄位 | Yes — 補全缺少的欄位 |
fmt-score-inconsistent | 品質評分使用單行格式（specificity=4,...）而非表格 | Yes — 轉換為 5 維度表格 |
deprecated-marked | 在索引檔案（如 ~/.claude/skills/learned/index.md 或目錄下的 README.md）中被 ~~strikethrough~~ 標記但.md 檔案仍存在。若無索引檔案，跳過此分類並在報告中註明 | HITL — 確認後刪除 |
明確不做：
- 不自動合併「相似」的 skills（相似度判斷主觀，需人工決定）
- 不重新評分現有 skills（現有分數是提取時的判斷，有歷史價值）
Step 3: HITL 確認（批次）
用 AskUserQuestion 展示分類結果：
Learned Skills 品質掃描結果：
總數：XX 個
格式問題：
- 無 frontmatter：XX 個
- frontmatter 不完整：XX 個
- 評分格式不統一：XX 個
廢棄標記：
- 已標記廢棄但檔案仍存在：XX 個
建議操作：
1. 全部自動修正（格式問題 + 刪除廢棄）
2. 只修正格式，廢棄項目逐一確認
3. 逐一確認所有修正
4. 只查看清單，不修正Step 4: 執行修正
根據使用者選擇執行：
格式修正（自動）：
- 無 frontmatter → 從內容推斷並插入：
- name：從 H1 標題轉 kebab-case - description：取第一段的第一句話 - user-invocable: false - origin: auto-extracted
- 不完整 frontmatter → 補全缺少欄位
- 評分格式轉換：
specificity=4, actionability=5,...→ 5 維度表格（保留原有數值，將specificity=4對應填入 specificity 列的「分數 (1-5)」欄） 維度 分數 (1-5) 說明 specificity 知識的具體程度 actionability 可直接應用的程度 scope fit 適用範圍是否恰當 non-redundancy 與現有 skills 的重複度 coverage 涵蓋場景的完整度
廢棄清理（HITL）：
- 對每個廢棄標記的 skill，展示名稱和描述
- 使用者確認後刪除.md 檔案
- 同步更新索引檔案（移除 strikethrough 條目）
修正後驗證（依據：ITIL CMDB Reconciliation）：
每個修正動作執行後，立即執行確定性驗證：
fmt-missing-frontmatter修正後：grep -c "^---" <file>確認 ≥ 2（開頭與結尾各一個---）fmt-incomplete-frontmatter修正後：grep -E "^(name|description|user-invocable|origin):" <file>確認 4 個欄位全部存在fmt-score-inconsistent修正後：grep -c "| specificity |" <file>確認 ≥ 1（表格列存在）
每個驗證完成後更新 manifest 的「狀態」欄：
- 驗證通過 →
DONE - 驗證失敗 →
FAILED（保留在 manifest 中，不標記為完成）
Step 5: 輸出報告
## /curation 執行結果
### 統計
- 掃描：XX 個 skills
- 修正格式：XX 個
- 刪除廢棄：XX 個
- 跳過：XX 個
### 修正明細
| Skill | 問題 | 動作 |
|-------|------|------|
| xxx.md | 無 frontmatter | 已補全 |
| yyy.md | 評分格式 | 已轉換為表格 |
| zzz.md | 已廢棄 | 已刪除 |
### Manifest 比對結果（依據：DAMA-DMBOK Completeness）
- Manifest 總問題數：XX 個
- 已修正（DONE）：XX 個
- 修正失敗（FAILED）：XX 個
- 使用者跳過：XX 個
- 完成率：XX / XX = XX%
<!-- 完成率 < 100% 時，列出未完成項目及原因 -->
### 剩餘問題
<!-- 若有使用者跳過或 FAILED 的項目，列出 manifest 中狀態非 DONE 的列 -->