它是什么
improve 是 shadcn 团队推出的一个 Agent Skill（智能体技能包），核心主张很朴素：把最贵的模型用在能产生复利的地方——读懂代码库、判断什么值得做、写清楚规格；而具体改代码这种重复劳动，交给更便宜的模型去跑。
所以它自己几乎不写业务代码。它做的事只有两件：通读并审计你的仓库，然后把发现的问题逐个写成自包含的 Markdown 实施计划，落在 plans/ 目录里。计划本身就是产品。
安装只要一行 npx skills add shadcn/improve，凡是支持 Agent Skills 格式的智能体环境都能直接用；产出的计划是纯 markdown，人和任何 agent 都能接手。
核心功能
- 全库审计与打分：扫描仓库结构、技术栈和约定，输出一张带类别、工作量、置信度的问题清单（技债、性能、安全、测试、Bug 等），由你挑选要深入的那几条。
- 多档审计模式：
quick只看热点、deep覆盖每个包每个类别，还能按security/perf/tests/branch（只看当前分支改动）/next（功能方向建议）聚焦。 - 计划即交付物：每份计划摘录现状代码、给出具体步骤、把仓库自带的 build/test/lint 命令写成验收关卡，并附 STOP 条件——现实与假设不符时立即停手。
- 评审与派发执行：
review-plan帮你挑刺收紧计划，execute则在隔离的 worktree 里调度便宜模型实现，自动对照计划复核 diff 并给出结论，合并仍由你决定。 - 待办复核机制：
reconcile回头验证哪些已落地、哪些漂移了需要刷新、哪些卡住需要解锁，避免清单越积越乱。 - 吸收项目上下文：会主动读取
docs/adr/、PRD、CONTEXT.md、DESIGN.md等文档，把已经拍板的取舍排除在“问题”之外，并用项目自己的词汇写计划。
适用场景
- 接手陌生老项目：先跑一遍，快速拿到一份带优先级的“体检报告”，比自己翻目录高效得多。
- 技术债清理：把散落在 TODO 里的重复代码、漂移的配置、O(n²) 的迁移脚本一次性梳理成可执行条目。
- 提 PR 前自查：
/improve branch只审当前分支的改动，等于一个不知疲倦的 reviewer。 - 控成本的 AI 工作流：贵模型出方案、便宜模型干活，团队里多人协作时尤其划算。
- 把规格文档化：计划文件本身就是可评审、可归档、可追溯的工程文档。
上手建议
第一次别直接上 deep，用 /improve quick 跑一遍，看看它对你仓库的理解是否靠谱，再决定要不要深入。拿到发现列表后回复“plan 1、3、5”这类指令，只让它在真正在意的问题上花 token。
计划生成后请务必自己读一遍——README 也明确说这些计划是给人审的。确认无误再交给执行环节；如果仓库很大，先用 branch 把范围收窄，避免一次性改动面过宽。
另外两点预期管理：它不做合并决策，也不保证计划一定正确，无测试、无 lint 脚本的仓库会失去关键的验收关卡，效果会明显打折；对非 git 管理的目录也不友好。
