skill-comply

skill-comply 技能總覽

skill-comply 是一個合規測試技能，用來檢查代理在真實執行流程中，是否真的遵守某個技能、規則或代理定義。它特別適合需要證據、而不是憑猜測的人：像是驗證工作流程規則的維護者、測試新技能的作者，或是想確認程式代理在不同提示條件下是否會遵守 TDD、review 或流程限制的團隊。

skill-comply 技能的用途

skill-comply 會先根據 markdown 來源產生預期行為規格，再建立三組支援程度遞減的提示，接著執行代理，最後把觀察到的工具呼叫時間線與規格比對。這讓它在做 Compliance Review 時特別有用，因為你關心的不只是最後輸出，還包括動作是否出現，以及出現的順序是否正確。

什麼情境適合使用 skill-comply

當你需要驗證某條規則是否會在壓力下仍被遵守時，skill-comply 很適合：像是支援性提示、中性提示，以及有競爭干擾的提示。它尤其適合依賴步驟順序的技能，例如「先測試、再實作」或「先讀規則、再編輯」。

skill-comply 有什麼不同

不同於一般只問「它有沒有遵守規則？」的提示，skill-comply 是把檢查流程具體化：它會抽取步驟、用 LLM 對工具呼叫做分類，並以決定性方式評估順序。它的價值在於 trace、時間線與合規率，這些資訊能幫你判斷這個技能是否已經穩定到值得持續使用。

如何使用 skill-comply 技能

安裝並啟用 skill-comply

使用以下指令安裝 skill-comply 技能：

npx skills add affaan-m/everything-claude-code --skill skill-comply

接著，針對你要驗證的 markdown 檔執行它。這個 repository 本身的使用方式是以 CLI 執行為核心，所以最適合的做法是把它指向單一目標檔案，並把輸出當成合規報告，而不是文章式摘要。

先讀這些檔案

如果你要走 skill-comply install 與設定流程，先看 skills/skill-comply/SKILL.md，再檢視 prompts/spec_generator.md、prompts/scenario_generator.md 與 prompts/classifier.md。這三個 prompts 展示了實際工作流程：規格抽取、情境生成與 trace 分類。若你想理解實作限制，可以再快速瀏覽 scripts/run.py、scripts/spec_generator.py、scripts/scenario_generator.py 和 scripts/classifier.py。

如何撰寫好的輸入

一個強而有力的 skill-comply usage prompt，應該是具體的合規目標，而不是模糊的政策描述。好的輸入會清楚指出檔案與要驗證的行為，例如：「檢查 rules/common/testing.md 是否會在 coding task 中被遵守」或「衡量代理是否在這個技能中先寫測試、再開始實作」。像「這樣好不好？」這類弱輸入，無法提供工具足夠的行為線索來評分。

提升結果的實用工作流程

建議按照這個順序進行：先選一條規則或一個技能，產生規格，檢查抽取出的步驟，再執行三種情境層級。skill-comply for Compliance Review 的最佳用法，是把支援性、中性與競爭性三次執行並排比較，因為這樣才能看出行為到底夠不夠穩定，還是只在提示幫忙時才會出現。

skill-comply 技能 FAQ

skill-comply 只適合 coding 技能嗎？

不完全是。它最適合 coding-agent 工作流程，但 repository 明確支援 skills、rules 與 agent definitions。只要你的目標是帶有可觀察動作的 markdown policy，skill-comply 就是很好的選擇。

這和一般 prompt 測試有什麼不同？

一般 prompt 測試只是在看答案像不像對的；skill-comply 則是在檢查代理的動作是否符合預期順序，包括工具使用的時間點。當合規重點在流程，而不只是輸出時，這個差異就非常重要。

skill-comply 對初學者友善嗎？

如果你能找出被測試的檔案，並描述你預期的行為，那它算是友善。比較難的是挑出一個具有清楚可觀察步驟的目標。當規則本身很模糊，或大多依賴人工判斷時，它的幫助就會比較有限。

什麼情況下不該用它？

如果目標沒有可執行的步驟、沒有有意義的工具呼叫，或只有主觀品質標準，就不適合用 skill-comply。如果你需要的是超越單次 claude -p 執行與 trace 比對的完整 production 可觀測性，它也不是理想選擇。

如何改進 skill-comply 技能

提供更精準的來源素材

當來源 markdown 明確寫出具體動作、順序與例外情況時，skill-comply 的效果最好。如果你的規則只寫「優先寫測試」，而不是「先寫測試，再開始實作」，抽出的規格就會比較難評分，也不太適合拿來做 Compliance Review。

注意主要失敗模式

最大的風險，是過度信任一個太寬或太窄的抽取規格。另一個常見問題，是把提示支援度誤認成真實合規：某個技能在支援性情境下看起來表現很好，但當提示變成中性或有競爭時就失敗了。skill-comply usage 的結果應該用來檢查穩健性，而不只是看一次綠燈跑完。

強化第一次執行的輸入

請提供目標路徑、真實感較高的任務，以及任何重現測試行為所需的設定指令。如果技能依賴檔案、指令或環境假設，請明確寫出來，這樣生成的情境才會反映真實用法，而不是玩具範例。

從 trace 回推到規格

第一次執行後，在你修改 prompt 或技能文字之前，先檢查生成的規格與工具呼叫時間線。如果某個步驟漏掉了，就要判斷問題是出在技能措辭、情境設計，還是 detector 描述。這個迭代迴圈正是 skill-comply 最有價值的地方：它會把「它有沒有遵守？」轉成你可以直接回頭修改來源規則的具體調整。