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@@ -1,6 +1,6 @@
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-
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+
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-# Auto Skill Optimizer
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+# better.skill
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**像训练模型一样优化你的 Claude Code Skills。**
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@@ -20,7 +20,7 @@ Claude Code 的 Skill 生态在快速扩张。当你有 10 个 Skills 时可以
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传统的 Skill 审查是**纯结构性的**：检查格式对不对、步骤有没有编号、路径能不能访问。但一个格式完美的 Skill，跑出来的效果可能很差。
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-Auto Skill Optimizer 同时评估**结构质量**和**实际效果**，然后只保留真正有改进的修改。
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+better.skill 同时评估**结构质量**和**实际效果**，然后只保留真正有改进的修改。
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---
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@@ -30,7 +30,7 @@ Auto Skill Optimizer 同时评估**结构质量**和**实际效果**，然后只
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我们把同样的思路搬到了 Skill 优化：
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-| autoresearch | Auto Skill Optimizer | 为什么这样映射 |
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+| autoresearch | better.skill | 为什么这样映射 |
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|:---|:---|:---|
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| `program.md` | 本 SKILL.md | 定义评估标准和约束规则 |
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| `train.py` | 每个待优化的 SKILL.md | 被优化的资产，每次实验只改它 |
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@@ -98,8 +98,8 @@ Auto Skill Optimizer 同时评估**结构质量**和**实际效果**，然后只
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```bash
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# 将 SKILL.md 放入 Claude Code Skills 目录
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-mkdir -p ~/.claude/skills/huashu-auto-skill-optimizer
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-cp SKILL.md ~/.claude/skills/huashu-auto-skill-optimizer/SKILL.md
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+mkdir -p ~/.claude/skills/better-skill
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+cp SKILL.md ~/.claude/skills/better-skill/SKILL.md
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```
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### 使用
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@@ -140,7 +140,7 @@ cp SKILL.md ~/.claude/skills/huashu-auto-skill-optimizer/SKILL.md
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autoresearch 证明了一个优雅的想法：你可以把「写论文」这件事变成一个自主实验循环。定义目标（`program.md`），让 agent 不断生成和测试变更（`train.py`），用可量化的指标（`val_bpb`）决定保留还是回滚。
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-Auto Skill Optimizer 把同样的思路搬到了 Claude Code Skill 优化。区别在于：
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+better.skill 把同样的思路搬到了 Claude Code Skill 优化。区别在于：
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1. **评估更复杂**：需要 8 个维度的加权评分，单一数值说不清楚
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2. **需要实测**：结构评分只是一半，另一半必须跑真实 prompt 看效果
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@@ -164,7 +164,7 @@ Auto Skill Optimizer 把同样的思路搬到了 Claude Code Skill 优化。区
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## 文件结构
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```
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-auto-skill-optimizer/
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+better-skill/
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├── README.md # 你正在看的文件
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├── SKILL.md # 核心：评估标准 + 优化流程 + 约束规则
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├── showcase.html # Pentagram 风格的可视化展示页（可本地打开）
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alchain