skill-comply — скилл Claude Code: установка и проверка
Проверяет, соблюдают ли агенты заданные скиллы, правила и определения. Подходит для тестирования поведения после изменений.
npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a claude-codeЧто делает skill-comply
skill-comply создаёт ожидаемую последовательность действий из .md-файла, затем генерирует сценарии с тремя уровнями строгости промпта: поддерживающим, нейтральным и конкурирующим. Агент запускается через claude -p, а вызовы инструментов собираются в формате stream-json.
Скилл сопоставляет вызовы инструментов с шагами спецификации через LLM и отдельно проверяет их порядок. В отчёте есть сценарии, оценки соответствия и полные временные линии. Для пробного запуска без затрат используйте --dry-run; для работы нужны uv, Python и доступная команда claude.
Ставьте его, если нужно проверить соблюдение правил по фактическим трассам. Для простой ручной проверки одного ответа он избыточен.
Какие задачи решает
- проверить соблюдение правила агентом
- сопоставить вызовы инструментов с ожидаемыми шагами
- сравнить поведение при разной строгости промпта
- найти нарушения порядка действий
- получить отчёт с временной линией вызовов
Примеры запросов агенту
- Проверь `~/.claude/rules/common/testing.md` и покажи соответствие по всем сценариям.
- Запусти `uv run python -m scripts.run --dry-run ~/.claude/skills/search-first/SKILL.md`.
- Сравни результаты для `rules/common/security.md` с моделями `haiku` и `sonnet`.
Как установить skill-comply
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/skill-comply/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/skill-comply/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/skill-comply/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/skill-comply/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install affaan-m/ECC skill-comply2Вручную: положить файлы
.github/skills/skill-comply/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/affaan-m/ECC --path skills/skill-complyВручную: положить файлы
.devin/skills/skill-comply/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора146
Весь набор →Похожие
Вопросы о skill-comply
Как установить skill-comply в Claude Code?
Выполните npx skills add affaan-m/ECC --skill skill-comply -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/skill-comply/SKILL.md.
Что делает skill-comply?
Он генерирует спецификацию и сценарии, запускает агента, классифицирует вызовы инструментов и считает соответствие ожидаемому поведению.
Можно ли запустить проверку без затрат?
Да. Используйте uv run python -m scripts.run --dry-run : команда создаст спецификацию и сценарии без запуска агента.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: skill-comply description: Visualize whether skills, rules, and agent definitions are actually followed — auto-generates scenarios at 3 prompt strictness levels, runs agents, classifies behavioral sequences, and reports compliance rates with full tool call timelines. Use when checking whether agents actually follow the skills, rules, and definitions they were given, rather than assuming they do. metadata: origin: ECC tools: Read, Bash --- # skill-comply: Automated Compliance Measurement Measures whether coding agents actually follow skills, rules, or agent definitions by: 1. Auto-generating expected behavioral sequences (specs) from any .md file 2. Auto-generating scenarios with decreasing prompt strictness (supportive → neutral → competing) 3. Running `claude -p` and capturing tool call traces via stream-json 4. Classifying tool calls against spec steps using LLM (not regex) 5. Checking temporal ordering deterministically 6. Generating self-contained reports with spec, prompts, and timelines ## Supported Targets - **Skills** (`skills/*/SKILL.md`): Workflow skills like search-first, TDD guides - **Rules** (`rules/common/*.md`): Mandatory rules like testing.md, security.md, git-workflow.md - **Agent definitions** (`agents/*.md`): Whether an agent gets invoked when expected (internal workflow verification not yet supported) ## When to Activate - User runs `/skill-comply <path>` - User asks "is this rule actually being followed?" - After adding new rules/skills, to verify agent compliance - Periodically as part of quality maintenance ## Usage ```bash # Full run uv run python -m scripts.run ~/.claude/rules/common/testing.md # Dry run (no cost, spec + scenarios only) uv run python -m scripts.run --dry-run ~/.claude/skills/search-first/SKILL.md # Custom models uv run python -m scripts.run --gen-model haiku --model sonnet <path> ``` ## Key Concept: Prompt Independence Measures whether a skill/rule is followed even when the prompt doesn't explicitly support it. ## Report Contents Reports are self-contained and include: 1. Expected behavioral sequence (auto-generated spec) 2. Scenario prompts (what was asked at each strictness level) 3. Compliance scores per scenario 4. Tool call timelines with LLM classification labels ### Advanced (optional) For users familiar with hooks, reports also include hook promotion recommendations for steps with low compliance. This is informational — the main value is the compliance visibility itself.
© affaan-m · MIT · affaan-m/ECC