К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot официальный · Google

mantis-reflect — скилл для Claude Code: что делает и как установить

Разбирает логи выполнения субагентов Mantis, находит ошибки и ложные допущения, после чего сохраняет выводы в workspace/learnings.jsonl.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add google/mantis --skill mantis-reflect -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает mantis-reflect

Скилл анализирует последовательности мыслей, вызовов инструментов и наблюдений других агентов в цикле Mantis. Он читает файлы логов transcript.jsonl и файл состояния workspace/.mantis_state.json, извлекая причины сбоев, успешные действия и неверные гипотезы. Скилл бесполезно запускать для поиска багов в кодовой базе или подготовки патчей: его задача ограничена анализом логов субагентов.

Инструмент относится к категории findings-only и не трогает целевой исходный код. Ему не нужен доступ к git или live VCS, а снимок состояния определяется только по полю active_snapshot.snapshot_id. Если лог какого-то этапа пуст или повреждён, выполнение не прерывается: скилл фиксирует отсутствие транскрипта как отдельное наблюдение.

Все результаты дописываются в workspace/learnings.jsonl. При повторных запусках скилл сверяет семантику записей по целевой сущности, тексту инсайта и этапу-источнику, исключая дублирование данных.

Какие задачи решает

  • собрать ошибки и ложные допущения из логов субагентов
  • зафиксировать пропуски транскриптов при сбое логирования этапа
  • сохранить выводы цикла в workspace/learnings.jsonl без дублей
  • привязать полученные инсайты к идентификатору снимка состояния

Примеры запросов агенту

  • /mantis-reflect
  • /mantis-reflect --state_root ./workspace
  • Проанализируй логи последнего цикла через /mantis-reflect и запиши выводы

Как установить mantis-reflect

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add google/mantis --skill mantis-reflect -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/mantis-reflect/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/mantis-reflect/

Из того же набора12

Весь набор →
mantis-threat-model официальный google Собирает модель угроз проекта по базе знаний Mantis: границы доверия, точки входа, профили атакующих. Полезен, когда архитектура уже описана, а модели угроз ещё нет. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 800установок mantis-plan официальный google Строит дорожную карту защиты кода на основе модели угроз и истории находок. Запускайте перед началом кампании ревью, чтобы определить границы проекта и расставить приоритеты. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 600установок mantis-summarize официальный google Готовит карту кодовой базы перед аудитом безопасности и создаёт файлы mantis-summary.md в каждой папке. Сокращает контекст для планирования атак. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 600установок mantis-meta-agent официальный google Супервизор кампании непрерывного защитного ревью Mantis: ведёт проход за проходом, держит состояние и снапшоты. Нужен, когда ревью идёт долго и без присмотра. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 500установок mantis-pipeline-adapter официальный google Скилл-консультант: помогает спроектировать и написать свой харнесс, который детерминированно запускает скиллы Mantis. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 500установок mantis-patch официальный google Создаёт минимальные исправления безопасности в изолированном окружении, накладывает патчи и проверяет результат на воспроизведённых уязвимостях. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 500установок mantis-calibrate официальный google Считает итоговый риск по подтверждённым находкам: сверяет доказательства и влияние на архитектуру, ставит оценку от 1 до 10 и приоритет. Нужен на финальной стадии разбора, перед отчётом. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 500установок mantis-reproduce официальный google Создаёт и запускает скрипты воспроизведения сбоев в песочнице для проверки уязвимостей. Пригодится, когда найдены дефекты и нужно подтвердить падение программы. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 500установок

Похожие

agent-manager-skill sickn33 Учит агента поднимать, останавливать и мониторить несколько локальных CLI-агентов в сессиях tmux. Пригодится, когда работа идёт параллельно. Claude Code CX Codex Cursor +1 932установок planning-with-files sickn33 Сохраняет контекст долгих задач в markdown-файлы проекта, превращая диск в рабочую память агента. Помогает не терять прогресс при больших исследованиях и сборке кода. Claude Code CX Codex Cursor +1 932установок remember Yeachan-Heo Скилл помогает выбрать, куда отправить найденное знание: в память проекта, рабочие заметки или документацию. Спасает находки от затеривания в истории чата. Claude Code CX Codex Cursor +1 617установок cli-anything-gimp HKUDS Скилл даёт агенту интерфейс командной строки для редактирования изображений через Pillow и GIMP. Пригодится для сборки баннеров, работы со слоями и пакетного рендера графики без GUI. Claude Code CX Codex Cursor +1 609установок open-prose openprose Оркестрирует работу агентов по Markdown-контрактам внутри текущей сессии. Помогает связать исследование, написание кода и проверку в единый воспроизводимый процесс. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 000установок browser-extract ruvnet Скилл достаёт текст, таблицы и значения атрибутов с отрисованной страницы и отдаёт их структурой, но только после проверки на персональные данные и промпт-инъекции. Claude Code CX Codex Cursor +1 697установок setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. Claude Code 1 052 851установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. Claude Code 711 230установок

Вопросы о mantis-reflect

Как установить mantis-reflect в Claude Code?

Выполните команду npx skills add google/mantis --skill mantis-reflect -a claude-code в терминале.

Что делает скилл mantis-reflect?

Он читает логи субагентов после цикла Mantis, выявляет ошибки и неверные предположения, а затем записывает структурированные выводы в workspace/learnings.jsonl.

Что произойдёт при повторном запуске скилла?

Скилл проверяет существующие записи в workspace/learnings.jsonl и фильтрует дубликаты по сущности, содержанию инсайта и этапу-источнику.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: mantis-reflect
description: >-
  Extracts learnings from execution trajectories at the end of a Mantis loop.
  Use to parse agent conversations, extract successes, failures, and false assumptions, and append them to workspace/learnings.jsonl.
  Don't use for analyzing source code or writing patches.
---

# Reflector (/mantis-reflect)

## System Goal

Execution Trajectory Analyst. Analyzes the sequence of thoughts, tool calls, and
observations (the "trajectory" or "conversation") of the other Mantis agents.
Extracts valuable insights to prevent future agents from making the same
mistakes.

## Command Definition

- **Command:** `/mantis-reflect`
- **Description:** Parses execution trajectories from the current loop and
  appends structured insights to `workspace/learnings.jsonl`.

## Input/Output Contract

- **Reads**:
  - `workspace/.mantis_state.json` (to track the current loop pass, and to read
    `active_snapshot.snapshot_id` for provenance stamping — see Instructions
    step 3). Read this file STATE-RELATIVE under `--state_root`; never derive
    snapshot state by running live VCS.
  - Subagent execution logs (`transcript.jsonl` files). The schema
    `execution_log_entry` defined in `schema.json` is the normalized
    representation. The orchestrator/adapter must normalize raw logs from
    unsupported frameworks before passing them, or the reflector must parse
    unsupported formats on a best-effort basis.
  - **Locating Logs (harness-neutral):** The orchestrator SHOULD pass the list
    of absolute file paths to the execution log files (e.g. `transcript.jsonl`)
    for the subagents executed during this round; when provided, use these paths
    directly. Do NOT hardcode any single framework's log layout. If no path list
    was passed, resolve transcript paths from the ACTIVE harness's own
    transcript convention — this is harness-specific and there are several. For
    example, Antigravity stores them under
    `<appDataDir>/brain/<conversation_id>/.system_generated/logs/transcript.jsonl`;
    other harnesses (e.g. Gemini CLI, the Google ADK, Claude Code) use different
    layouts. Antigravity is ONE example among several, not the default. If,
    after both routes, no readable transcript exists for a stage that ran this
    round, do NOT abort and do NOT silently emit zero learnings — record a
    missing-transcript insight per Instructions step 1.
- **Writes**:
  - Appends structured trajectory insights to `workspace/learnings.jsonl`.
- **Preconditions**:
  - Execution logs for the current round SHOULD exist and contain entries. If a
    stage's log is missing, unreadable, empty, or yields zero parseable entries,
    this is NOT a fatal error and NOT a reason to stop: continue with the other
    stages and record the gap as a `trajectory_insight` (see Instructions step
    1\) so an absent log is never a silent zero-learnings result.
- **Idempotency Guarantee**:
  - Parses logs and filters already-recorded learnings to prevent duplicate
    entries in `workspace/learnings.jsonl`. It should check existing lines in
    `workspace/learnings.jsonl` to ensure it doesn't duplicate the same insight
    if retried.
  - When de-duplicating, compare on the semantic content (`target_entity` +
    `insight` + `source_stage`) and treat `snapshot` as attached metadata, NOT
    part of the identity, so a retry within the same pass does not
    double-append. Missing-transcript insights (step 1) are de-duplicated the
    same way.

## Instructions

### 0. Locator Resolution (Block A — FINDINGS-ONLY role)

```
LOCATOR RESOLUTION (before reading ANY target code or artifact):
0. ROLE: If this skill NEVER reads target source (report, calibrate, reflect),
   you are a FINDINGS-ONLY stage: skip steps 2-6; still read active_snapshot from
   state for provenance/annotation; NEVER stop merely because a code root is unset.
1. Determine CODE_ROOT, in this priority order:
   a. If --target_root is passed on THIS invocation, CODE_ROOT = --target_root.
      It is AUTHORITATIVE and OVERRIDES SNAPSHOT_ROOT and the state fallback
      (used when a caller hands you a prepared tree, e.g. a patched shadow).
   b. Else if --snapshot_root (or SNAPSHOT_ROOT) is passed, use it.
   c. Else read state_root/workspace/.mantis_state.json (state_root from
      --state_root if passed, else ./workspace/... relative to the current dir)
      -> active_snapshot.root / .snapshot_id / .snapshot_pinned.
   d. Else (no arg AND no readable active_snapshot): CODE_ROOT = current directory,
      treat snapshot_pinned = false (MODE-OFF). Do NOT stop.
2. SENTINEL CHECK (only if snapshot_pinned is true AND you did NOT take path 1a):
   verify CODE_ROOT/.mantis_snapshot_id exists and equals SNAPSHOT_ID. If missing
   or different -> STOP "snapshot sentinel mismatch". (A --target_root tree (1a) is
   deliberately mutated and is sentinel-EXEMPT.)
3. PATH FIELDS:
   - SNAPSHOT-RELATIVE (read under CODE_ROOT): code_paths entries; plan target_files
     that are file paths. Strip ONLY a trailing ":<digits>". A code_paths entry
     containing "://" is a URL/endpoint, NOT a file read. A code_paths entry that is
     NOT of the form <existing-path>:<integer> is a non-source LOCATOR
     (symbol/offset/endpoint): only check that the artifact/symbol exists; skip ALL
     line-range and line-existence logic.
   - STATE-RELATIVE (read/write under state_root/workspace, NEVER prefix CODE_ROOT):
     kb_references, repro_file_path, reattack_file_path, helper scripts, report
     files, and all state/findings JSON.
4. Never WRITE under CODE_ROOT when snapshot_pinned is true. Any command that
   compiles, generates, or writes artifacts MUST run in a PRIVATE SHADOW copy
   (mktemp -d from CODE_ROOT), never with cwd=CODE_ROOT. Read-only inspection may
   cd into CODE_ROOT.
5. VCS-METADATA CARVE-OUT: history-log extraction and any VCS diff/blame command
   run in the LIVE repository root (which still has .git/.hg/.repo), NOT CODE_ROOT
   (the snapshot copy strips VCS metadata). Do NOT stop merely because CODE_ROOT
   lacks .git/.hg/.repo.
6. Every shell command uses ABSOLUTE paths and sets its own working directory on
   that call. Do NOT assume the working directory persists between calls.
```

Reflector is a FINDINGS-ONLY stage (same class as report and calibrate). Per
Block A step 0 it SKIPS steps 2-6 — it resolves NO CODE_ROOT, checks NO
`.mantis_snapshot_id` sentinel, and applies NO snapshot-relative path logic —
but it STILL reads `active_snapshot` from state for provenance and NEVER stops
because a code root is unset or unpinned. Reflector needs only `--state_root` to
locate `workspace/.mantis_state.json`, `workspace/learnings.jsonl`, and the
transcript log files; all of these are STATE-RELATIVE (Block A step 3) and MUST
NEVER be prefixed with CODE_ROOT. Reflector MUST NOT run any live VCS command
(`git`/`hg`/`repo`); its only snapshot signal is `active_snapshot.snapshot_id`
read from state.

Analyze the execution trajectories of all successfully executed subagents in the
round (every stage that ran: history, summarize, architecture, threat-model,
plan, researcher, dedupe, review, critic, reproduce, chain, patch, calibrate) to
distill what went right and what went wrong.

Execute the reflection stage as follows:

1. **Extract Trajectories (Token Optimization):**

   - Do not attempt to read the entire, raw `transcript.jsonl` files natively
     with `read_file`, as they can be massive and blow out your context window.

   - Use the absolute log file paths passed to you by the orchestrator to access
     the log files.

   - Instead of reading the full files, use your bash/command execution tools to
     parse and filter the logs. For example, write a short Python script or use
     `jq`/`grep` to extract key events (which should conform to the
     `execution_log_entry` schema; if raw logs from different frameworks are
     provided, parse them on a best-effort basis): tool error messages, final
     agent summaries, instances where an agent "gave up", or messages indicating
     a trust boundary assumption was incorrect.

   - **Missing / empty logs (never silent):** For each stage that ran this round
     whose transcript is missing, unreadable, empty, or yields zero parseable
     entries, append exactly one `trajectory_insight` with `action: "add"`,
     `source_stage: "mantis-reflect"`,
     `target_entity: "<stage-name> transcript"`, and an `insight` naming the
     stage and the reason (e.g. "no transcript file at <path>", "empty log", "0
     parseable entries"). Do this BEFORE synthesizing insights, so even a fully
     empty round produces auditable output instead of nothing.

2. **Synthesize Insights:** Review the extracted events. Look for:

   - **False Assumptions:** Did a researcher spend turns trying to exploit a
     parameter, only to realize it was sanitized upstream in another file?
   - **Tool Failures:** Did the reproducer fail consistently because of a
     missing library in the sandbox?
   - **Successful Strategies:** Did a patcher successfully fix a bug using a
     specific idiomatic pattern that should be reused?

3. **Append to the Inbox (`workspace/learnings.jsonl`):** For each distinct
   insight, append a structured JSON object to `workspace/learnings.jsonl`.

   ### Reflection Schema Format (`workspace/learnings.jsonl`)

   ```json
   {"type": "trajectory_insight", "action": "add | update | remove", "target_entity": "[e.g., auth_module.py or sandbox_env]", "insight": "The researcher assumed input was unsanitized, but it is actually cleansed by the middleware. Do not attempt XSS on this parameter.", "source_stage": "mantis-researcher", "snapshot": "<active_snapshot.snapshot_id from state; omit field entirely if unavailable>"}
   ```

   **Snapshot provenance stamp (never live VCS):** Before writing, read
   `active_snapshot.snapshot_id` from `workspace/.mantis_state.json`
   (STATE-RELATIVE, under `--state_root`). Set the OPTIONAL `snapshot` field on
   EVERY emitted `trajectory_insight` (including the missing-transcript insights
   from step 1) to that value, so each learning is attributable to the pass's
   pinned snapshot. Do NOT run `git`/`hg`/`repo` or any live VCS command to
   derive it. Backward-compat: if `active_snapshot` is absent, `snapshot` is
   empty/null, or state is unreadable, OMIT the `snapshot` field entirely and
   proceed (degraded) — never stop and never fabricate an id. `snapshot` is an
   OPTIONAL field: the `trajectory_insight` sub-schema in `schema.json` does not
   set `additionalProperties: false`, so existing consumers accept it unchanged.

   Ensure the file is appended to, not overwritten. When complete, notify the
   user.

© google · Apache-2.0 · google/mantis

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой