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assess-docs评估文档

Agent Skill

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

总安装

682

周安装

29

GitHub Stars

7

下载量

239
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:assess-docs(评估文档)
来源仓库:https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex
仓库路径:skills/assess-docs
安装命令:
npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill assess-docs
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nesnilnehc/ai-cortex --skill assess-docs

简介

assess-docs 专注于文档治理状态的全面审计,识别合规缺口并提供最小化补齐计划。

  • 适用场景包括发布前的文档健康检查、多目录重构前的冲突排查以及规范落地情况复盘。
  • 核心能力覆盖路径命名合规、层级证据盘点、就绪度评分及优先级排序的修复行动项输出。
  • 使用方式通过固定路径产出 docs/calibration/doc-assessment.md 报告,依赖项目内 ARTIFACT_NORMS.md 定义规范。
  • 安装前应确保项目已建立文档契约,否则可能无法正确解析评估标准与验收边界。

SKILL.md

技能:文档评估(Assess Docs)

目的 (Purpose)

在单次运行中评估文档核心治理状态:是否符合规范、证据是否足够支撑规划、缺口应如何最小化补齐。


核心目标(Core Objective)

首要目标:输出一份可执行的文档评估报告,明确合规问题、层级就绪度和最小补齐行动。

成功标准(必须全部满足):

  1. ✅ 已解析项目规范(docs/ARTIFACT_NORMS.md 或默认契约)
  2. ✅ 已完成路径/命名/front-matter 合规检查并给出 findings
  3. ✅ 已完成层级就绪度评分(strong/weak/missing)
  4. ✅ 已产出缺口优先级与最小补齐计划
  5. ✅ 已写入单一报告 docs/calibration/doc-assessment.md

验收测试:团队是否能仅凭报告明确“先修什么、后补什么、由谁处理”?


范围边界(Scope Boundaries)

本技能负责

  • 规范合规检查(路径、命名、front-matter)
  • 文档层级证据盘点与就绪度评分
  • 缺口排序与最小补齐计划

本技能不负责

  • 规范创建/更新(使用 define-docs-norms
  • 代码-文档对齐分析(使用 assess-docs-code-alignment
  • 链接图健康分析(使用 assess-docs-links
  • SSOT 意图冲突审计(使用 assess-docs-ssot
  • 仓库结构改造(使用 tidy-repo

交接点:核心评估报告完成后,按问题类型交给对应拆分技能做专项评估。


使用场景(Use Cases)

  • 里程碑前文档就绪检查
  • 规划前快速判断证据完整性
  • 文档债务清单和优先级梳理

行为(Behavior)

阶段 0:Norms Resolution + 范围解析(v4.1 更新)

specs/artifact-contract.md §8 Runtime Norms Resolution Protocol 实现本技能产出(doc-assessment)的 path_pattern 解析 + 同时解析被评估的项目规范作为评估基线:

  1. 解析 docs 根路径
  2. 按 §8.2 发现顺序读取项目规范(优先 .ai-cortex/artifact-norms.yaml,其次 docs/ARTIFACT_NORMS.md);不存在则回退 specs/artifact-contract.md 默认
  3. 读取项目规范中 doc-assessment artifact_type 的 path_pattern 决定本次评估报告的输出路径(默认 docs/calibration/doc-assessment.md);本技能为固定路径治理产出
  4. 建立目标层映射(mission/vision/requirements/architecture/roadmap/backlog 等)用于后续阶段的评估

阶段 1:合规性验证

  1. 扫描 docs 内 Markdown
  2. 校验路径、命名、front-matter
  3. 形成 findings(location/category/severity/title/description/recommendation)

阶段 2:层级证据盘点

  1. 按层统计文档覆盖
  2. 判断证据新鲜度与可用性
  3. 标记每层状态(strong/weak/missing)

阶段 3:就绪度评分

  1. 计算层级评分与总体 readiness(high/medium/low)
  2. 标记关键阻断层

阶段 4:最小补齐计划

  1. 按影响与工作量排序缺口
  2. 形成最小行动集(先后顺序、责任建议、目标路径)

阶段 5:报告落盘

  1. 写入 docs/calibration/doc-assessment.md
  2. 输出“核心问题 + 建议下一步技能路由”

输入与输出 (Input & Output)

输入

  • docs 范围(默认仓库 docs/
  • 可选层映射
  • 可选目标就绪等级(medium|high

输出

  • docs/calibration/doc-assessment.md
  • findings + readiness + minimum fill plan

限制(Restrictions)

硬边界(Hard Boundaries)

  • 不执行仓库结构写操作
  • 不创建或更新 docs/ARTIFACT_NORMS.md
  • 不执行 code diff、links graph、SSOT 深度审计

技能边界 (Skill Boundaries)

不要做这些(其他技能负责)

  • 规范落盘:define-docs-norms
  • 代码对齐:assess-docs-code-alignment
  • 链接图:assess-docs-links
  • SSOT 审计:assess-docs-ssot

自检(Self-Check)

  • 已解析规范来源(项目规范或默认契约)
  • 已输出完整合规 findings
  • 已完成层级 readiness 评分
  • 已产出最小补齐计划
  • 仅生成核心评估报告,无专项扩展报告

示例(Examples)

示例 1:标准核心评估

  • 输入:现有 docs
  • 输出:doc-assessment.md(含合规+readiness+补齐计划)

示例 2:低就绪度项目

  • 输入:仅有部分 roadmap/backlog 文档
  • 输出:readiness=low,首要行动为补齐关键层文档

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude

33.72%
按下载量换算81

Codex

33.49%
按下载量换算80

Cursor

17.64%
按下载量换算42

Gemini CLI

9.25%
按下载量换算22

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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