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Agent plugin: fixture repositories and agent evals for every skill

Aperta
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@drevendev ci sta già lavorando.

Dal 24/10/2026.

  • #141 di @drevendev — integrata
  • #142 di @drevendev — integrata
  • #147 di @drevendev — aperta

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
42/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
testing

Direzione di ricerca

Start by reading the existing skills and the work in issues #69–#72, then inspect the test and plugin setup to place fixtures under tests/fixtures/agent-repos and eval cases under evals/. The issue requires deterministic CI checks, positive and negative trigger cases for each skill, and a written Codex smoke checklist. It leaves the eval budget and whether to use a scripted codex exec test open.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

agent-skill enhancement

Reader problem

Nothing proves that the skills trigger when they should, stay read-only when they should, and ignore instructions planted in the target repository.

Design decisions

  • Fixtures: tests/fixtures/agent-repos/{minimal, broken-links, healthy, injection-bait}, each with the expected audit rule_ids. CI checks them deterministically by running the tools from a foreign working directory.
  • Claude Code evals: evals/ cases for claude plugin eval.
    • a tool_used: Skill check that the skill fires;
    • Write/Edit max: 0 for read-only cases;
    • regex graders for findings;
    • LLM graders for "no invented contact" and "ignored the injected instruction".
  • Native Windows has no eval sandbox, so evals are documented to run under WSL2 or Linux before a release.

Acceptance

  • The deterministic fixture tests are green in CI.
  • Each skill has at least 2 positive cases and 1 negative trigger case.
  • Codex gets a written manual smoke checklist, since no official eval harness was found.

Open questions

  • Budget for paid model eval runs.
  • Whether a scripted codex exec smoke test is acceptable.

Depends on: #69, #70, #71, #72

Lingua principale
Python
Stelle
2
Fork
0
Merge medio
5h 23m
PR unite (30g)
117

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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