一組可獨立觸發、可驗收、可持續改進的軟體工程 skills。它把我們常用的工作方式整理成 清楚的產品，而不是再造一套「所有任務都必須照表操課」的方法論。
建議路徑是：需要時先規格化，再實作、review、用測試或 incident drill 補足證據，直到 主張被支持或遇到明確 stop condition。任務可以直接從診斷、實作、review 或 incident 開始；小改動不必先產生計畫、WAL、worktree、subagent 或完整測試套件。
若規格正在引入實質機制，先明問「Do we really need this to make things happen?」與「Is there a simpler and more direct way?」，把可觀察 outcome/invariant 與 mechanism proxy 分開， 優先考慮刪除、人工操作、內嵌/即時計算或既有平台 primitive；只有確有需要才增加新狀態。 這是條件式煞車，已清楚的小型 contract 仍可直接實作。
新finding不自動等於新scope。 行動前先依已授權deliverable與claim分類為IN_SCOPE、
最小SCOPE_GUARD、ADJACENT_RISK或OUT_OF_SCOPE。若處置會提高claim、acceptance level、
release rigor、system boundary、authority、writable surface或external effects，必須停在明示的
scope-change checkpoint。嚴重finding仍應揭露，但severity本身不能修改任務授權。
Assurance 必須依風險局部化並保持比例。 每個實質finding都要在第一個受影響的effect boundary記錄 consequence × estimated frequency、可逆性／containment與證據信心。高後果的 authority、security、privacy、irreversible、cutover、rollback或delivery effect在效果發生前 fail closed；可證明為低後果、低頻率且可逆的residual則可採 bounded fail-open，保留證據與 repair trigger，不污染整個candidate、不另開full review，也不提高原授權claim。
- 把「先想清楚」落成可觀察行為、non-goals、失敗語意與可證偽 acceptance，而不是只寫 一份大計畫；實質機制還要先列出複雜度、authority、recovery 與 failure-state 成本。
- 把 implementation、debugging、review、readiness judgment 與 incident regression 分開， 避免一個 skill 偷渡另一個 skill 的權限或結論。
- 用跨階段anti-scope-drift guard讓finding與驗證深度受已授權claim約束，同時保留owner明示 scope amendment後的直接路徑。
- 對具有多個可獨立失敗環節、且integration回饋昂貴的composite seam，條件式採用unit-first： 先證明各link與contract-relevant failure class，再測composition boundary，最後才驗證低層 無法代表的native或lifecycle行為。
- 對陌生OS/provider/runtime primitive先做最小、無live effect的constructibility probe，再 凍結廣泛protocol或formal matrix；specification、delivery、same-cause retry與full-review wave都必須有numeric上限，第三次不變的same-cause attempt直接停止。
- 長任務綁定toolkit version與canonical commit；規則變更只能明示rebind或重啟new task，禁止 session內silent policy mixing。
- 對 TOCTOU、ABA、PID/handle reuse、replacement cleanup、rollback ownership 等時序問題， 要求 forbidden trace、linearization point、stable capability/CAS 與精準 interleaving test。
- 把 WAL 當最小可恢復地圖；Canvas、CodeGraph、AAR、knowledge graph 與模型 worker 都是 可選增強，不是權威或品質證明。
- 長任務可選用 canon orchestration profile： 以無狀態 transition guard 鎖住產品承諾與目標終態，用五個邏輯責任視角、兩個有預算的 loop 與 shadow specification reopen 協作，並把 core、每個 host seam、per-target release 與 overall verdict 分開，避免中途里程碑或單一平台 PASS 冒充完成。
- 每個 toolkit-owned skill 都內建 upstream improvement protocol：發現實質缺口時，整理 public-safe evidence、精確 patch 與判別性 eval；有 GitHub 寫入授權才開 draft PR，否則 提供 PR-ready packet 並明確詢問是否代為提交。
| 類別 | Skills |
|---|---|
| Core | engineering-specification, engineering-debugging, engineering-implementation, engineering-wal, batch-complete-independent-review, completeness-and-test-synthesis, incident-to-regression, specify-temporal-ownership, evolve-engineering-toolkit |
| Assurance | canon-engineering-disciplines |
| Navigation / composition | codegraph-first-navigation, programmatic-tool-composition |
| Windows / Codex adapters | long-run-supervisor, codex-app-mcp-update |
| Explicit provider adapter | claude-independent-review |
完整 trigger、non-trigger、implicit policy 與 canonical owner 在
catalog/skills.json 與 docs/taxonomy.md。
依 host 使用原生 distribution surface：Codex App 安裝 repo plugin；Hermes Agent 把 managed
profile 安裝到 ~/.hermes/skills，或用 hermes skills install 安裝單一獨立 skill；其他
Agent Skills-compatible harness 優先用 native manager，否則才用 standalone profile installer。
plugin cache 與 installed projection 都不是 source。完整指令、conflict migration、update identity
與 fresh-context proof 見 docs/installation.md。
若環境已有同名 loose skills，先保留它們，利用本 toolkit 的新 skill 驗證 plugin 已被新
task 載入，再依 docs/migration.md 做可恢復的逐項切換。不要用 Force
覆蓋未知修改。
baton-fanout-skill 仍由原 repo 擁有，toolkit 只 pin integration；Context Canvas、
Understand Anything 與 AAR 也維持各自 canonical owner。詳見
docs/integrations.md。Superpowers 僅是比較資料，不會重新啟用其
mandatory bootstrap/TDD/worktree/fan-out chain。
執行：
python -m pip install --editable ".[dev]"
python scripts/validate_toolkit.py
python -m pytest -q貢獻前請讀 CONTRIBUTING.md。尤其不要直接修改 installed skill 或
plugin cache；修正應落在 canonical source，並包含能區分修正前後的 activation、
non-activation 或 workflow eval。
0.5.0 新增risk-local consequence-frequency disposition、受證據支持的LOW × LOW bounded fail-open、formalization前的constructibility probe、明確numeric loop budgets與toolkit policy binding；並刪除無上限finding-driven reopen語句。它補上Codex App、Hermes Agent及其他Agent Skills-compatible harness的host-native安裝分流，不新增skill、profile、transition schema、 registry或mandatory lifecycle，並保留直接路徑。本版沿用0.1.0的63-case baseline，只重綁 release identity與current input hashes；supplemental fresh-agent behavior仍以實際host evidence 為界。本版主張只涵蓋已列出的repository bytes、source tests、installation contracts與host evidence；不表示OpenAI或Hermes官方推薦、directory審核通過、AAR/Canvas/外部provider已部署或可用。
授權：MIT。外部參考與 provenance 見 NOTICE 與
docs/influences-and-provenance.md。