rename: Auto Skill Optimizer → better.skill

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
-![Auto Skill Optimizer](assets/banner.svg)
+![better.skill](assets/banner.svg)
 
-# Auto Skill Optimizer
+# better.skill
 
 **像训练模型一样优化你的 Claude Code Skills。**
 
@@ -20,7 +20,7 @@ Claude Code 的 Skill 生态在快速扩张。当你有 10 个 Skills 时可以
 
 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。
 
-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。
+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。
 
 ---
 
@@ -30,7 +30,7 @@ Auto Skill Optimizer 同时评估**结构质量**和**实际效果**，然后只
 
 我们把同样的思路搬到了 Skill 优化：
 
-| autoresearch | Auto Skill Optimizer | 为什么这样映射 |
+| autoresearch | better.skill | 为什么这样映射 |
 |:---|:---|:---|
 | `program.md` | 本 SKILL.md | 定义评估标准和约束规则 |
 | `train.py` | 每个待优化的 SKILL.md | 被优化的资产，每次实验只改它 |
@@ -98,8 +98,8 @@ Auto Skill Optimizer 同时评估**结构质量**和**实际效果**，然后只
 
 ```bash
 # 将 SKILL.md 放入 Claude Code Skills 目录
-mkdir -p ~/.claude/skills/huashu-auto-skill-optimizer
-cp SKILL.md ~/.claude/skills/huashu-auto-skill-optimizer/SKILL.md
+mkdir -p ~/.claude/skills/better-skill
+cp SKILL.md ~/.claude/skills/better-skill/SKILL.md
 ```
 
 ### 使用
@@ -140,7 +140,7 @@ cp SKILL.md ~/.claude/skills/huashu-auto-skill-optimizer/SKILL.md
 
 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。
 
-Auto Skill Optimizer 把同样的思路搬到了 Claude Code Skill 优化。区别在于：
+better.skill 把同样的思路搬到了 Claude Code Skill 优化。区别在于：
 
 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
 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
@@ -164,7 +164,7 @@ Auto Skill Optimizer 把同样的思路搬到了 Claude Code Skill 优化。区
 ## 文件结构
 
 ```
-auto-skill-optimizer/
+better-skill/
 ├── README.md              # 你正在看的文件
 ├── SKILL.md               # 核心：评估标准 + 优化流程 + 约束规则
 ├── showcase.html          # Pentagram 风格的可视化展示页（可本地打开）

SKILL.md

@@ -1,9 +1,9 @@
 ---
-name: huashu-auto-skill-optimizer
+name: better-skill
 description: Autonomous skill optimizer inspired by Karpathy's autoresearch. Evaluates SKILL.md files using an 8-dimension rubric (structure + effectiveness), runs hill-climbing with git version control, and validates improvements through test prompts. Use when user mentions "优化skill", "skill评分", "自动优化", "auto optimize skills", "skill质量检查", "这个skill写得不好", "帮我改改skill", "skill怎么样", "提升skill质量", "skill review", "skill打分".
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-# Auto Skill Optimizer
+# better.skill
 
 > 借鉴 Karpathy autoresearch 的自主实验循环，对 skills 进行持续优化。
 > 核心理念：**评估 → 改进 → 实测验证 → 人类确认 → 保留或回滚**