BD decision-gate
Защищенное от несанкционированного доступа ведение журнала решений для AI-агентов с тем, чего не может дать локальный журнал: независимая проверка третьей стороной. Используйте, когда агент собирается сделать что-то необратимое — отправить деньги, выпустить данные, развернуть конфигурацию, подписать транзакцию. Записывает хешированную цепочку записей о решении ДО выполнения действия, чтобы его нельзя было изменить задним числом, чтобы оно выглядело преднамеренным. В отличие от собственного журнала аудита (который все равно является вашим собственным словом), этот навык работает в паре с decision-gate-verifier: внешней стороной, которая подтверждает, что действие соответствует заявлению, и подписывает квитанцию, привязанную к Base, которую МОЖЕТ проверить ЛЮБОЙ — несоответствие является доказательством мошенничества, а не жалобой. Только стандартная библиотека Python, без зависимостей, без сервера, без телеметрии, бесплатно навсегда. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: журнал аудита, журнал решений, подотчетность агента, доказать, что сделал мой агент, необратимое действие, предварительное обязательство, журнал с защитой от несанкционированного доступа, запись о соответствии требованиям, проверка третьей стороной, почему мой агент сделал это.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tamper-evident decision logging for AI agents, with the one thing a lo…»
Tamper-evident decision logging for AI agents, with the one thing a local log can't give you: independent third-party verification. Use when an agent is about to do something it can't undo - send money, release data, deploy config, sign a transaction. Commits a hash-chained record of the decision BEFORE the action fires, so it can't be backfilled to look deliberate. Unlike a self-authored audit log (which is still your own word), this pairs with decision-gate-verifier: an external party that confirms the action matched the claim and signs a receipt anchored on Base that ANYONE can re-derive - a mismatch is a fraud proof, not a complaint. Stdlib-only Python, no dependencies, no server, no telemetry, free forever. TRIGGERS: audit trail, decision log, agent accountability, prove what my agent did, irreversible action, pre-commitment, tamper-evident log, compliance record, third-party verification, why did my agent do that.
Защищенное от несанкционированного доступа ведение журнала решений для AI-агентов с тем, чего не может дать локальный журнал: независимая проверка третьей…
Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Tamper-evident decision logging for AI agents, with the one thing … ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 38/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 50Шаги. Шагов: 2
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3589 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 933: рекомендуется 120–800 символов
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 11 заголовков
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.