diff --git a/src/cli.rs b/src/cli.rs
index 84f491d..d53628e 100644
--- a/src/cli.rs
+++ b/src/cli.rs
@@ -1,8 +1,11 @@
 use clap::{Parser, Subcommand};
 
-/// iAs - 微信 AI 智能助手
+/// iAs — 微信 AI 智能助手
+///
+/// 支持扫码登录、长轮询收发消息、AI 自动回复（DeepSeek/LM Studio）、
+/// 工具调用（天气/搜索/邮件/Shell/定时任务等）、Token 用量统计。
 #[derive(Parser, Debug)]
-#[command(name = "ias", version, about = "微信 AI 智能助手 (Rust)")]
+#[command(name = "ias", version, about, long_about = None)]
 pub struct Cli {
     #[command(subcommand)]
     pub command: Commands,
@@ -11,60 +14,101 @@ pub struct Cli {
 #[derive(Subcommand, Debug)]
 pub enum Commands {
     /// 扫码登录微信
+    ///
+    /// 在终端显示二维码，扫描后完成登录。
+    /// 认证信息存入 PostgreSQL 或本地文件。
     Login {
-        /// 登录超时秒数
+        /// 登录超时秒数（默认 480s）
         #[arg(long, default_value = "480")]
         timeout: u64,
     },
 
-    /// 监听消息（长轮询）
+    /// 监听微信消息（长轮询）
+    ///
+    /// 启动微信消息监听，接收并处理消息。
+    /// 使用 --llm 启用 AI 自动回复，--echo 原样回显。
+    ///
+    /// 示例:
+    ///   ias listen              # 仅监听，不做回复
+    ///   ias listen --llm        # AI 自动回复
+    ///   ias listen --echo       # 原样回显
     Listen {
-        /// 启用 AI 自动回复
-        #[arg(long)]
+        /// 启用 AI 自动回复（DeepSeek/LM Studio）
+        #[arg(long, help = "启用 AI 自动回复")]
         llm: bool,
 
         /// 仅回显消息（不调用 AI）
-        #[arg(long)]
+        #[arg(long, help = "原样回显收到的消息")]
         echo: bool,
     },
 
     /// 发送文本消息
+    ///
+    /// 向指定微信用户发送文本。
+    ///
+    /// 示例:
+    ///   ias send --to <user_id> --text "你好"
     Send {
         /// 目标用户 ID
-        #[arg(long)]
+        #[arg(long, help = "微信用户 ID")]
         to: String,
 
         /// 消息内容
-        #[arg(long)]
+        #[arg(long, help = "文本消息内容")]
         text: String,
 
         /// 上下文令牌
-        #[arg(long)]
+        #[arg(long, help = "微信上下文令牌")]
         context_token: Option<String>,
     },
 
     /// 查看当前登录状态
+    ///
+    /// 显示已登录的账号、Token 前缀、API 地址及存储方式。
     Whoami,
 
     /// 查看 LLM Token 使用统计
+    ///
+    /// 查询 LLM 调用的 Token 消耗、缓存命中率。
+    /// 默认查询最近 7 天，支持时间范围和模型过滤。
+    ///
+    /// 示例:
+    ///   ias usage
+    ///   ias usage --since 2026-06-01T00:00:00Z
+    ///   ias usage --model deepseek-v4-flash
     Usage {
-        /// 起始时间（ISO 格式，默认7天前）
-        #[arg(long)]
+        /// 起始时间（RFC3339 格式，默认 7 天前）
+        #[arg(long, help = "起始时间（如 2026-06-01T00:00:00Z）")]
         since: Option<String>,
 
-        /// 结束时间（ISO 格式，默认现在）
+        /// 结束时间（RFC3339 格式，默认现在）
         #[arg(long)]
         until: Option<String>,
 
-        /// 模型名称过滤
+        /// 按模型名称过滤
         #[arg(long)]
         model: Option<String>,
     },
 
-    /// 后台服务模式（等同 listen --llm，日志写入文件）
+    /// 后台服务模式
+    ///
+    /// 等同 listen --llm，同时日志写入 .data/logs/ 滚动文件。
+    /// 配合 systemd 实现开机自启和进程守护。
+    ///
+    /// 示例:
+    ///   ias service                          # 前台运行
+    ///   sudo systemctl enable ias --now      # systemd 管理
     Service,
 
-    /// 从其他工具导入 Skills
+    /// Skills 管理
+    ///
+    /// 从其他工具（Claude Code、OpenCode、pi 等）导入 Skills，
+    /// 或管理已导入的 Skills。
+    ///
+    /// 示例:
+    ///   ias skills list      # 列出可导入的 Skill
+    ///   ias skills import    # 交互式多选导入
+    ///   ias skills delete    # 交互式删除已导入的 Skill
     Skills {
         #[command(subcommand)]
         action: SkillsAction,
@@ -73,10 +117,12 @@ pub enum Commands {
 
 #[derive(Subcommand, Debug)]
 pub enum SkillsAction {
-    /// 扫描并交互式导入
+    /// 扫描 ~/.claude/、~/.agents/、~/.opencode/、~/.pi/ 等路径，
+    /// 交互式多选导入 Skill 到当前项目的 skills/ 目录。
     Import,
-    /// 列出可导入的 Skill
+    /// 列出所有已知路径中可导入的 Skill（不导入）。
     List,
-    /// 交互式删除用户 Skill
+    /// 扫描 skills/ 目录中的用户 Skill，交互式多选删除。
+    /// 系统 Skill（resources/skills/）不会被删除。
     Delete,
 }