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skill-comply

Visualisiert, ob Skills, Regeln und Agent-Definitionen tatsächlich befolgt werden – generiert automatisch Szenarien auf 3 Prompt-Strenge-Stufen, führt Agents aus, klassifiziert Verhaltenssequenzen und meldet Compliance-Raten mit vollständigen Tool-Call-Zeitlinien. Verwenden Sie dies, wenn Sie überprüfen möchten, ob Agents die ihnen gegebenen Skills, Regeln und Definitionen tatsächlich einhalten, anstatt dies einfach anzunehmen.

Was ist skill-comply?

Diese Fähigkeit misst automatisiert, ob Coding-Agents wie Claude Code die ihnen vorgegebenen Skills, Regeln oder Agent-Definitionen tatsächlich befolgen. Dazu extrahiert sie aus beliebigen Markdown-Dateien erwartete Verhaltenssequenzen (Spezifikationen), generiert Test-Szenarien mit drei abgestuften Prompt-Strenge-Stufen (unterstützend → neutral → konkurrierend) und führt den Agenten aus, um Tool-Call-Abläufe zu erfassen. Die Klassifizierung der Tool-Aufrufe erfolgt mittels eines LLMs (nicht mittels Regex), die zeitliche Reihenfolge wird deterministisch geprüft. Das Ergebnis ist ein eigenständiger Bericht mit Compliance-Raten, den generierten Szenarien und detaillierten Zeitlinien der Tool-Aufrufe. Die Fähigkeit ist besonders nützlich, um nach dem Hinzufügen neuer Regeln oder Skills zu verifizieren, ob diese wirklich beachtet werden, oder um die Frage „Wird diese Regel tatsächlich befolgt?“ zu beantworten. Sie unterstützt Skills (Ordner `skills/*/SKILL.md`), Regeln (Ordner `rules/common/*.md`) und Agent-Definitionen (`agents/*.md`).

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/skill-comply

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

skill-comply: Automatisierte Compliance-Messung

Misst, ob Coding-Agents tatsächlich Skills, Regeln oder Agent-Definitionen befolgen, indem:

  1. Automatisch erwartete Verhaltenssequenzen (Spezifikationen) aus beliebigen .md-Dateien generiert werden
  2. Szenarien mit abnehmender Prompt-Strenge (unterstützend → neutral → konkurrierend) automatisch erzeugt werden
  3. claude -p ausgeführt und Tool-Call-Spuren via stream-json erfasst werden
  4. Tool-Aufrufe gegen Spezifikationsschritte mittels LLM (nicht Regex) klassifiziert werden
  5. Die zeitliche Reihenfolge deterministisch geprüft wird
  6. Eigenständige Berichte mit Spezifikation, Prompts und Zeitlinien generiert werden

Unterstützte Ziele

  • Skills (skills/*/SKILL.md): Workflow-Skills wie search-first, TDD-Anleitungen
  • Regeln (rules/common/*.md): Verbindliche Regeln wie testing.md, security.md, git-workflow.md
  • Agent-Definitionen (agents/*.md): Ob ein Agent wie erwartet aufgerufen wird (interne Workflow-Verifikation wird noch nicht unterstützt)

Wann aktivieren

  • Benutzer führt /skill-comply <pfad> aus
  • Benutzer fragt: „Wird diese Regel tatsächlich befolgt?“
  • Nach dem Hinzufügen neuer Regeln/Skills, um die Compliance des Agents zu verifizieren
  • Regelmäßig im Rahmen der Qualitätssicherung

Verwendung

# Vollständiger Durchlauf
uv run python -m scripts.run ~/.claude/rules/common/testing.md

# Trockenlauf (keine Kosten, nur Spezifikation + Szenarien)
uv run python -m scripts.run --dry-run ~/.claude/skills/search-first/SKILL.md

# Benutzerdefinierte Modelle
uv run python -m scripts.run --gen-model haiku --model sonnet <pfad>

Schlüsselkonzept: Prompt-Unabhängigkeit

Misst, ob ein Skill/eine Regel auch dann befolgt wird, wenn der Prompt sie nicht explizit unterstützt.

Berichtsinhalte

Die Berichte sind eigenständig und enthalten:

  1. Erwartete Verhaltenssequenz (automatisch generierte Spezifikation)
  2. Szenario-Prompts (was auf jeder Strenge-Stufe gefragt wurde)
  3. Compliance-Werte pro Szenario
  4. Tool-Call-Zeitlinien mit LLM-Klassifikationslabels

Erweitert (optional)

Für Benutzer, die mit Hooks vertraut sind, enthalten die Berichte auch Hook-Promotionsempfehlungen für Schritte mit niedriger Compliance. Dies dient der Information – der Hauptwert liegt in der Transparenz der Compliance selbst.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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