SkillSpec
让智能体技能真正可被遵循：一条命令评估风险，一份契约约束行为，一次运行留下可审计的对齐证据。
boundary 子命令明确提供 deny-by-default 最小权限策略、静态分析且不执行包内代码、pull/update 安装前先展示风险并请求确认，是本次评估中最强的信任证据；扣分点：推荐的主安装方式是 curl | sh 远程脚本，敏感数据处理与日志去向未见明确说明， publisher 身份未经验证， source attribution 依赖单一未验证发布者。
CI 覆盖 fmt/clippy/locked tests、三平台矩阵、dogfood doctor、示例与 conformance 正反向 fixture，锁定构建提升一致性；扣分点：doctor 评分阈值的稳定性仅由文档断言，无独立运行验证，失败信息只在 workflow 脚本层面可见。
明确支持 Codex/Claude Code/AGENTS.md 等多 harness，boundary 可独立使用（不要求采用整个 SkillSpec），'It is / It is not' 表清楚划定能力边界（不是沙箱、不保证 harness 行为一致）；触发精度方面 import/router 由自然语言指令驱动，具体触发判定文件未在证据中展示。
文档结构完整（install、security-quickstart、boundary-guide、design/operations 目录、贡献指南），license 为 MIT/Apache 双许可并在 Cargo.toml 一致声明，'is/is not' 与已知局限（非沙箱、私有仓库不公开检查）坦率；扣分点：未见 CHANGELOG 文件，版本历史与维护者/更新路径信息薄弱，v0.1.0 示例暗示早期阶段。
输出可用性高：doctor 提供 text/markdown/html/ 多格式报告、按严重性分级、附带证据链接与后续步骤；扣分点：边际价值与成本收益依赖 'agent 真会更遵循契约' 的假设，该效果未在证据中被独立证明，loop 需要用户 adopt 多个组件。
doctor 声称每条风险条件引用已发表研究并区分实测值与策略阈值，CI dogfood 和 conformance 套件使声明可追溯，boundary 用固定 commit SHA 使证据链接持久；扣分点：引用的 docs 文件本身未在本次证据中展示，跨源佐证只能基于 README 与 workflow 的一致性，无法核实方法论文档内容。
- 推荐的 curl | sh 安装方式会在未经审查的情况下执行远程脚本；建议改用 Cargo 安装或先下载并核对 .sha256 校验和后再运行。
- 发布者身份未经 FollowAgents 注册表验证，依赖此工具做安全决策（如 boundary guard）前请自行审计源码。
- SkillSpec 明确声明自己不是安全沙箱：契约与对齐报告是可审计记录，不强制工具边界，强制仍由 harness 负责。
- doctor 的风险评分阈值为策略设定而非实测标准，具体效果（契约提升遵循率）未经执行验证。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
SkillSpec 是一个 Rust 编写的 CLI 工具，解决的核心问题是：写好的 SKILL.md 只是文本，智能体可能跳过靠后的安全规则、使用未声明的工具、或在没有任何证据的情况下声称“完成”。它通过 skillspec doctor 对任意技能生成风险报告，揭示埋藏义务、上下文负载、未声明依赖和缺失的验证手段。随后通过 skillspec import 将散文式技能移植为 skill.spec.yml 结构化契约（路由、禁止项、依赖、检查和证明要求），并编译一个保持小上下文的加载器。每次运行可产出对齐摘要，记录所选路由、完成步骤、token 用量与禁止项状态。boundary 子命令还能分析技能可触达的网络主机、文件路径和凭据，生成默认拒绝的最小权限策略。它不是新的智能体运行时，也不是安全沙箱，而是让技能运行结果可审计的契约层，支持通过插件市场集成 Claude Code 与 Codex。
工作流分为三步：评估、移植、证明。1) 评估：skillspec doctor ./my-skill 对本地目录或公开 GitHub URL 输出风险报告（发现项、后果、下一步建议），报告可通过 --markdown/--html/-- 导出；托管页面 skillspec.sh 可粘贴公开技能 URL 免安装试用。2) 移植：/skillspec import <skill> 生成 skill.spec.yml（路由、规则、禁止操作、依赖、检查、测试、证明期望）并编译轻量加载器。3) 证明：每次运行生成对齐摘要，包含所选路由、完成步骤、缺失证明、禁止项状态、token 与耗时指标。skillspec install router 通过路由器模式解决技能库拥挤问题。skillspec boundary map/assess/emit/guard 分析技能的结构和可达资源（主机、路径、二进制、凭据），按严重级别排序，生成拒绝默认策略并可执行防护；skillspec pull 在安装前评估远程 git 技能，skillspec update 在替换前展示能力变化。boundary 是独立工具，无需 skill.spec.yml，且不执行包内任何代码。
- 技能作者在发布前用 Doctor 检查 SKILL.md 是否存在埋藏规则、上下文超载或未声明工具等导致智能体偏离的风险。
- 团队在采纳第三方技能前，用 skillspec pull 和 boundary assess 评估其可触达的网络、路径与凭据，再决定是否安装。
- 依赖关键技能的工程团队将散文技能移植为结构化契约，使每次运行都有可审计的对齐摘要而非仅“完成”两个字。
- 维护大量技能库的用户启用 router 模式，避免 harness 列表预算导致技能发现不可靠。
- 跨 Claude Code、Codex 等 harness 工作的团队，希望技能契约和运行记录可比较、可随仓库或 PR 发布供评审。
- 安全评审者通过 GitHub issue 模板请求公开技能的 Doctor 报告，由 Actions 自动生成 Markdown/HTML/JSON 报告与附件。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- Doctor 风险评分基于已发表研究与本地方法学（上下文位置效应、有效上下文限制、可验证指令遵循等），报告明确区分实测项与策略阈值。
- 契约是真实规范：带类型的 Rust 模型、JSON Schema、参考语法和一致性测试套件，可审计可比较。
- boundary 是独立工具，无需采纳整个 SkillSpec、无需 skill.spec.yml，且评估时不执行包内代码，可安装前评估公开 git 技能。
- 同时支持 Claude Code 与 Codex 的插件市场安装，并提供 CLI 安装到多种 harness 目标，跨平台技能可比较。
- 运行产物是对齐摘要（路由、步骤、禁止项、token、耗时），使技能结果可核查而非仅凭最终回答。
- SkillSpec 明确不是安全沙箱：它使运行可审计，但工具边界的强制执行仍依赖 harness。
- 主要插件市场集成路径仅覆盖 Claude Code 和 Codex，其他 harness 需通过 skillspec install skill 手动安装技能目录。
- 公开 Doctor 报告的 GitHub Actions 不检查私有仓库，私有技能只能本地安装后自评。
- 强制最小权限策略需额外运行 boundary emit 与 boundary guard install，且策略本身仍需人工评审。
- Rust CLI 加上 skill.spec.yml 契约文件意味着团队需要学习一套新的规范与命令体系。
如何安装或部署这个 Agent？
方式一（安装脚本）：curl -fsSL https://skillspec.sh/install.sh | sh，然后 skillspec --version 验证。安装脚本校验 SHA256 并默认写入 ~/.local/bin，可通过 SKILLSPEC_VERSION 和 SKILLSPEC_INSTALL_DIR 环境变量固定版本与目录。方式二（Cargo）：cargo install skillspec。方式三（插件）：Claude Code 执行 claude plugin marketplace add modiqo/skillspec --sparse .claude-plugin plugins/skillspec 后 claude plugin install skillspec@skillspec；Codex 执行 codex plugin marketplace add modiqo/skillspec --ref main --sparse .agents --sparse plugins/skillspec 后 codex plugin add skillspec@skillspec。预编译二进制（macOS/Linux/Windows）在 GitHub releases 页提供。无需账号或 API 密钥。
如何使用这个 Agent？
首次试用无需安装：在 skillspec.sh 粘贴公开技能 URL 获取 Doctor 报告。本地基本流程：1) skillspec doctor ./my-skill 获取风险评估基线；2) 在聊天中对智能体下指令：/skillspec import ./my-skill, compile it, verify it, test it, and prove it. Print the alignment summary，生成 skill.spec.yml 并安装；3) 审阅对齐摘要。安全评估：skillspec boundary map <skill-or-git-url> 查看结构，boundary assess 按风险排序，boundary emit 生成默认拒绝策略，boundary guard install 执行策略；skillspec pull <git-url> 安装前评估，skillspec update 更新前对比能力变化。本地开发可用仓库 Justfile（just install-skill codex / just preflight 等）。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将 SkillSpec 明确定位为“不是新的智能体运行时，也不是编排平台”，即它与 Claude Code、Codex 等 harness 互补而非竞争；文档还提到其 Rote 能力用于捕获持久执行轨迹，可将观察到的 CLI/API/MCP 工作转为可复用技能。