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context-degradation
81診斷 AI 代理中的上下文退化
長對話和大型提示可能會讓 AI 代理遺失重要資訊，或遵循互相衝突的上下文。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 識別退化模式並選擇緩解策略。
コーディング＆開発 表示
スキル project-development
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project-development
コンテンツリビジョン r1 中リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス
規劃 LLM 專案開發
當團隊在驗證任務適配性、成本與架構之前就開始自動化時，LLM 專案往往會失敗。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 完成驗證、管線設計、估算與迭代。
対応: Claude Codex Code(CC)
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エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "project-development" from https://skillstore.io/skills/chakshugautam-project-development.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/chakshugautam-project-development/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
エージェントが読めるリソース
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「project-development」を使用しています。 團隊想用 LLM 摘要 2,000 張支援工單。
期待される結果:
此技能會建議先進行手動樣本測試，接著建立分階段批次管線。它會將 token 成本、分類準確度、重試處理與結構化解析標記為規劃項目。
「project-development」を使用しています。 開發者詢問是否應建立多代理研究系統。
期待される結果:
此技能會比較簡單管線與多代理設計。只有在上下文隔離或平行研究足以合理化額外成本時，才建議使用多代理。
「project-development」を使用しています。 資料分析師需要可重複執行的 LLM 報告產生器。
期待される結果:
此技能會概述獨立的 acquire、prepare、process、parse 和 render 階段。它也會加入快取、成本估算與解析器失敗處理。
セキュリティ監査
中リスクv8 • 2026/7/5 バージョン別レポートを開く
Most static detections are false positives from Markdown fences, reference URLs, CSS, and example text. The executable pipeline template does perform local file writes and cleanup using unvalidated batch and item identifiers. No evidence found of credential exfiltration, malicious network access, shell execution, or embedded prompt injection commands.
4
スキャンされたファイル
2,021
解析済み行数
6
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (2)
中
scripts/pipeline_template.py:94-106scripts/pipeline_template.py:620-623scripts/pipeline_template.py:508-553
Unvalidated Path Components in Pipeline Template
The executable template builds data and output paths from batch_id and item_id without validating safe path segments. A crafted identifier could redirect writes or cleanup outside the intended directories.
batch_id comes from CLI input and is joined with data and output roots. Exploitability depends on user input and source customization, so confidence is high but not absolute.
低
scripts/pipeline_template.py:37-63scripts/pipeline_template.py:203-208scripts/pipeline_template.py:270-285
Prompt Injection Exposure in Example LLM Pipeline
The template places source title and content directly into an LLM prompt without explicit untrusted-data handling. Malicious source content could alter the requested format or manipulate downstream parsing.
The prompt interpolation is direct and source content is treated as model input. No malicious payload is present in the skill, so this is an exposure rather than an active attack.
機能レビュー項目 (6)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
中
Python file write/append
with open(raw_file, "w") as f:
Executable template writes raw item data under data/{batch_id}/{item_id}. Batch and item identifiers are not validated, so untrusted values could redirect writes.
中
Python file write/append
with open(prompt_file, "w") as f:
Executable template writes generated prompts under directories built from batch_id and item_id. Unvalidated path components can redirect writes outside intended data paths.
中
Python file write/append
with open(response_file, "w") as f:
Executable template writes LLM responses to response.md in a user-derived item directory. Untrusted identifiers can redirect the output file.
中
Python file write/append
with open(parsed_file, "w") as f:
Executable template writes parsed results under user-derived item directories. The path depends on batch_id and item_id and lacks confinement checks.
中
Python file write/append
with open(agg_file, "w") as f:
Executable template writes all_results.json under data/{batch_id}. A crafted batch_id can redirect the write outside the intended data directory.
中
Python file write/append
with open(output_file, "w") as f:
Executable template writes rendered HTML under output/{batch_id}. A crafted batch_id can redirect the output path.
リスク要因
📁 ファイルシステムへのアクセス (12)
references/pipeline-patterns.md:309 references/pipeline-patterns.md:485 references/pipeline-patterns.md:500 references/pipeline-patterns.md:505 references/pipeline-patterns.md:529 references/pipeline-patterns.md:608 scripts/pipeline_template.py:137 scripts/pipeline_template.py:195 scripts/pipeline_template.py:250 scripts/pipeline_template.py:335 scripts/pipeline_template.py:348 scripts/pipeline_template.py:456
⚙️ 外部コマンド (9)
🌐 ネットワークアクセス (2)
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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[](https://skillstore.io/skills/chakshugautam-project-development?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/chakshugautam-project-development?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/chakshugautam-project-development/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/chakshugautam-project-development.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
ChakshuGautam. (2026). project-development security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/chakshugautam-project-development/audits/8BibTeX形式の引用
@techreport{chakshugautam-chakshugautam-project-development-2026,
author = {ChakshuGautam},
title = {project-development security audit report (audit version 8)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {8},
url = {https://skillstore.io/skills/chakshugautam-project-development/audits/8},
note = {Author version unspecified}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "project-development security audit report (audit version 8)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "ChakshuGautam"
date-released: "2026-07-05"
url: "https://skillstore.io/skills/chakshugautam-project-development/audits/8"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:chakshugautam-project-development:audit:8"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
Skillstore での利用が多い
作者 / ソース Skillstore スコア 証拠の信頼度 Skillstore 利用状況 更新済み
muratcankoylan-project-development
Skillstore スコア 50
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 18
更新済み
2026-09-09
chakshugautam-project-development
Skillstore スコア 50
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 13
更新済み
2026-09-09
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 64
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
71
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
驗證新的 LLM 想法
在建置自動化之前，檢查任務適配性、預期錯誤容忍度、輸出需求與手動原型步驟。
設計批次管線
將資料取得、提示詞準備、LLM 處理、解析與最終呈現映射為獨立階段。
選擇代理架構
依據上下文、成本與複雜度限制，比較簡單管線、單一代理與多代理設計。
これらのプロンプトを試す
驗證任務適配性
評估此任務是否適合 LLM 工作流程。識別輸入、期望輸出、錯誤容忍度、手動原型步驟，以及改用傳統程式碼的理由。Task: [describe task].
設計批次管線
為此工作負載設計分階段的批次管線。包含 acquire、prepare、process、parse 和 render 階段。說明檔案狀態、重試、快取與測試檢查點。Workload: [describe workload].
估算成本與規模
估算此 LLM 管線的成本與規模風險。使用項目數量、輸入 tokens、輸出 tokens、重試、平行處理與模型選擇。清楚說明假設。Pipeline: [describe pipeline].
審查架構取捨
審查此 LLM 專案架構是否存在不必要的複雜度、薄弱的任務-模型適配性、解析風險、提示詞注入暴露、成本意外，以及更簡單的替代方案。Architecture: [paste design].
ベストプラクティス
- 在撰寫自動化之前，先手動驗證一個具代表性的範例。
- 將 LLM 呼叫保留在獨立且可快取的 process 階段。
- 及早估算成本，並在開發期間追蹤實際使用量。
回避
- 在測試任務-模型適配性之前就建置完整管線。
- 將取得資料、LLM 呼叫、解析與呈現合併在同一支指令碼中。
- 假設結構化模型輸出一定會符合要求的格式。
よくある質問
此技能支援哪些類型的專案？
它支援 LLM 批次管線、代理輔助開發計畫、架構選擇與成本估算工作流程。
它預設會呼叫外部服務嗎？
不會。內含的 Python 範本會使用模擬的 LLM 回應，直到使用者加入自己的 API 用戶端。
它能協助判斷是否不需要 LLM 嗎？
可以。它包含在精確度、延遲或確定性更重要時選擇傳統程式碼的判準。
它包含可執行的程式碼嗎？
有。它包含一個 Python 批次管線範本，會建立本機資料與輸出檔案。
使用者在執行範本前應審查什麼？
使用者應在安全的工作目錄中審查檔案路徑、批次識別碼、項目識別碼與清理行為。
它能設計多代理系統嗎？
它可以比較單一管線與多代理方法，但更深入的多代理實作需要另外進行設計工作。
開発者情報
作成者
ChakshuGautamライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
02f077c174c5335e2f5d02ca15e77b70d9543e58
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
7 ダウンロード · 298 閲覧
ファイル構成
ChakshuGautam のその他のスキル
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advanced-evaluation
81建立可靠的 LLM 評估系統
LLM 評估很難在不同團隊與模型之間保持一致。此技能有助於設計評審提示詞、評分規準、指標與偏差檢查，以進行可重複的評估。
データ＆アナリティクス 表示
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context-optimization
80最佳化 AI 上下文視窗
長時間 AI 工作階段可能浪費詞元、拖慢回應速度，並遺失重要上下文。這項技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 提供實用模式，用於壓縮、遮罩、快取和規劃上下文預算。
生産性 表示
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context-compression
80可靠地壓縮長代理脈絡
當脈絡被過度積極壓縮時，長時間的代理工作階段會遺失重要檔案、決策與後續步驟。這項 skill 提供結構化壓縮與評估方法，可在降低 token 使用量的同時保留可用脈絡。
生産性 表示
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context-fundamentals
80最佳化代理程式上下文管理
當提示、工具、歷史記錄和檢索內容競爭上下文空間時，代理程式系統可能會變得不可靠。此技能說明上下文組成要素，以及用於預算配置、漸進式揭露和驗證的實用模式。
ドキュメント 表示
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multi-agent-patterns
80設計多代理架構
當單一情境視窗承載所有任務時，複雜的代理工作可能會失敗。此技能可協助 Claude、Codex 和 Claude Code 設計具備清楚交接流程的代理系統。
コーディング＆開発 表示
関連スキル
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pydanticai-docs
79建構 Pydantic AI 代理
作成者 DougTrajano
Pydantic AI 專案需要清晰的模式來處理代理、工具、依賴項與結構化輸出。這項技能提供精簡的指引與範例，用於建構型別安全的 Python 代理應用程式。
コーディング＆開発 表示
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ai-agents-architect
77設計可靠的 AI 代理系統
作成者 sickn33
自主代理可能因工具設計不佳、記憶規則薄弱，以及升級處理路徑不清而失敗。此技能可引導可控代理的架構決策。
コーディング＆開発 表示
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igce-builder-lh-tm
81Build Auditable Labor-Hour and T&M IGCEs
作成者 1102tools-dev
Federal buyers need transparent LH and T&M estimates that separate labor, travel, materials, and ceilings. This skill builds validated workbooks from documented assumptions and government benchmarks.
オフィス＆レポート 表示
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igce-builder-ffp
81Build Auditable Firm-Fixed-Price IGCEs
作成者 1102tools-dev
Federal FFP estimates require traceable wages, indirect costs, benchmarks, travel, and formulas. This skill builds a validated workbook with visible assumptions and sourced calculations.
オフィス＆レポート 表示
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igce-builder-cr
81Build Auditable Cost-Reimbursement IGCEs
作成者 1102tools-dev
Cost-reimbursement estimates require traceable wages, indirect pools, fee treatment, travel, and benchmark data. This skill builds auditable CPFF, CPAF, and CPIF workbooks with validation steps.
オフィス＆レポート 表示
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image-enhancer
78強化螢幕截圖與圖片
作成者 davila7
低品質螢幕截圖和壓縮圖片可能降低文件、簡報和社群貼文的可信度。此技能會引導 Claude、Codex 和 Claude Code 提出清楚的圖片強化請求。
デザイン＆クリエイティブ 表示