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Agentes48 mil · #2222

audit-agent-run-evidence

Faz seu agente verificar se um processo funcionou corretamente, mesmo que ele diga que sim. É útil para ter certeza de que tudo foi feito como deveria.

O que ela faz

Esta ferramenta verifica se um processo automático (como um robô de software) realmente fez o que disse que fez. Ela olha as 'pistas' deixadas para trás para confirmar se tudo ocorreu como esperado, sem confiar apenas na palavra do robô.

Quando usar

  • ✓Quando um robô de software diz que terminou uma tarefa, mas você quer ter certeza.
  • ✓Para checar se as etapas de um processo automático foram concluídas corretamente.
  • ✓Ao investigar por que um processo automático falhou ou se comportou de forma inesperada.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique se o robô de automação completou a tarefa de enviar o relatório mensal, usando os registros de log.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/audit-agent-run-evidence/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/audit-agent-run-evidence/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta examina os registros e outras informações deixadas pelo processo automático. Ela compara o que aconteceu com o que deveria ter acontecido, anotando o que foi provado, o que não foi e o que está faltando.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill audit-agent-run-evidence

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/audit-agent-run-evidence/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Evidência de Execução do Agente de Auditoria

Visão Geral

Transforme uma declaração de sucesso de ponta a ponta em alegações que podem ser decididas independentemente. Reconstrua o que aconteceu a partir dos registros disponíveis, classifique cada alegação em relação à testemunha mais forte e mantenha as evidências ausentes distintas da falha.

Esta é uma auditoria somente leitura. Não reexecute ferramentas, aprove ações, retome workers, implante artefatos ou modifique evidências, a menos que o usuário autorize separadamente essas ações.

Quando Usar

  • Auditoria de uma execução de agente concluída ou interrompida a partir de traces e artefatos.
  • Verificação se a declaração de sucesso de ponta a ponta de um agente é realmente suportada.
  • Revisão de evidências de MCP, gateway, sandbox, checkpoint, retry, memória, aprovação ou implantação.
  • Separação de sucesso autônomo de resultados assistidos por humanos ou meramente solicitados.

Não use esta habilidade para projetar instrumentação para uma execução futura ou para executar as ações ausentes. Ela avalia evidências que já existem.

Estabelecer o Contrato

Registre estas entradas antes de julgar a execução:

  • objetivo declarado e critérios de sucesso terminal;
  • identificadores de execução, fluxo de trabalho, tarefa e pai;
  • revisões imutáveis de código, configuração, modelo, prompt, esquema de ferramenta e artefato, quando disponíveis;
  • atores e limites de confiança: orquestrador, worker, sandbox, servidor MCP, gateway, aprovador humano, CI e plataforma de implantação;
  • orçamentos de retry, prazo, token, custo, concorrência e escalonamento humano;
  • inventário de evidências fornecido e lacunas de coleta conhecidas.

Não fortaleça silenciosamente os critérios de sucesso originais. Não os enfraqueça para corresponder às evidências que por acaso existem.

Construir um Livro de Alegações

Divida a alegação geral em predicados atômicos. Dê a cada linha um ID de alegação estável.

Campo Conteúdo Requerido
claim_id Identificador estável
predicate Uma declaração falsificável
required_witness Fonte que pode prová-la independentemente
evidence_refs IDs exatos de evento, log, artefato ou registro
counterevidence_refs Registros conflitantes
coverage Instâncias requeridas versus instâncias observadas
verdict proven, partially_proven, contradicted ou not_proven
gap Campo, ator, intervalo ou verificação ausente

Predicados típicos incluem:

  • cada etapa necessária atingiu sua pós-condição terminal;
  • o isolamento do sandbox foi mantido para cada worker em execução;
  • cada chamada MCP/ferramenta necessária tem uma resposta correlacionada;
  • retries respeitaram a idempotência e não duplicaram efeitos confirmados;
  • um checkpoint foi gravado de forma durável, verificado e realmente usado para retomada;
  • ramos paralelos satisfizeram a política de junção declarada;
  • leituras de memória citam uma fonte versionada em vez de um resumo não rastreado;
  • orçamentos de retry, prazo, token, custo e escalonamento foram respeitados;
  • a aprovação foi concedida por um humano autorizado para o artefato e alvo exatos;
  • a plataforma implantou esse mesmo artefato e passou nas verificações de integridade declaradas.

Normalizar Evidências

Preserve os registros originais e crie uma visualização de eventos normalizada com:

{
  "run_id": "run-123",
  "event_id": "evt-42",
  "sequence": 42,
  "observed_at": "RFC3339 timestamp",
  "actor": {"type": "worker", "id": "worker-2"},
  "operation": "mcp.search",
  "state_before": "researching",
  "state_after": "researching",
  "attempt": 2,
  "request_id": "req-9",
  "idempotency_key": "task-7:search:2",
  "input_digest": "sha256:...",
  "output_digest": "sha256:...",
  "checkpoint_seq": 3,
  "parent_event_id": "evt-41",
  "status": "succeeded",
  "evidence_ref": "tool-log:991"
}

Use null ou unknown para valores ausentes. Nunca sintetize IDs, timestamps, digests, custos, aprovações ou resultados.

Verifique hashes de bundle ou assinaturas quando fornecidos. Verifique IDs duplicados, links pai quebrados, sequências por fonte não monotônicas, transições de estado impossíveis, descompasso de relógio não contabilizado e lacunas de trace inexplicadas. Trate uma falha de integridade como contraevidência para alegações que dependem dos registros afetados.

Classificar Testemunhas

Prefira a testemunha mais próxima do efeito:

Alegação Testemunha Forte Insuficiente Sozinha
Código alterado Commit/árvore e diff Narração do agente
Teste aprovado Resultado completo do teste vinculado à revisão Invocação de comando
Efeito MCP ocorreu Registro de auditoria do servidor ou provedor Solicitação do cliente
Checkpoint retomado Checkpoint durável mais evento de carregamento verificado Arquivo de checkpoint existe
Humano aprovou Decisão do sistema de autorização vinculada ao artefato e alvo Aprovação solicitada

…

Perguntas frequentes

O que são 'pistas' ou 'evidências'?

São os registros de atividades, logs, resultados de ferramentas e outras informações que o processo automático gera enquanto está funcionando.

A ferramenta pode corrigir erros?

Não, esta ferramenta apenas verifica o que aconteceu. Ela não corrige erros nem executa ações.

O que acontece se faltarem 'pistas'?

A ferramenta vai indicar que a informação está faltando, o que pode significar que a tarefa não foi totalmente comprovada ou que houve uma falha.

Detalhes

Descrição original do autor

Use when an agent, harness, gateway, MCP workflow, or multi-step automation claims completion and the available traces, checkpoints, approvals, tool calls, or deployment records must be judged without trusting self-reported success.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#2222
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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