verification

エージェント検証

目的

AI エージェントのコードを包括的に検証します。このオーケストレーターは、特化した検証スキルを実行し、その結果を統一されたレポートにまとめます。すべての分析はローカルで行われ、コードがマシンの外部に送信されることはありません。

使用するタイミング

ユーザーが次のように依頼したときに、このスキルを実行します。

• 「エージェントを検証して」（主な呼び出し方法）
• 「自分のエージェントを検証して」
• 「エージェントを監査して」
• 「完全に検証して」
• 「自分のコードを検証して」（エージェントのパターンが検出された場合）
• 「コンプライアンスを確認して」

利用可能な検証モード

コマンド	スキル	検証内容
「エージェントを検証して」	このスキル	全項目を検証（以下すべて）
「エージェントのセキュリティを検証して」	verify-security	シークレット、依存関係、入力検証
「エージェントのパターンを検証して」	verify-patterns	ループ、再試行、ツール、コンテキストサイズ
「エージェントの品質を検証して」	verify-quality	命名、構成、ドキュメント
「エージェントの言語を検証して」	verify-language	型ヒント、イディオム、言語のベストプラクティス

プロセス

ステップ 1：コンテキストの特定

プロジェクトをスキャンして、以下を特定します。

1. 主要な言語：

   • pyproject.toml、package.json、go.mod を確認します
   • src/ またはプロジェクトルートにあるファイルの拡張子を確認します

2. エージェントフレームワーク（あれば）：

   • インポートに langgraph がある → LangGraph
   • インポートに crewai がある → CrewAI
   • インポートに autogen がある → AutoGen
   • インポートに langchain がある → LangChain
   • SDK を直接使用している → カスタムエージェント

3. Kahuna との統合：

   • .kahuna/ ディレクトリが存在するか確認します
   • 存在する場合は、組織のルールを確認するために .kahuna/context-guide.md を読み込みます

検出したコンテキストをレポート用に記録します。

ステップ 2：セキュリティチェックの実行

verify-security スキルを読み込み、その手順を実行します。

以下を確認します。

• ハードコードされたシークレットと API キー
• 依存関係のバージョン固定
• 入力検証のパターン
• エラーメッセージからの情報漏えい
• 安全なデフォルト設定

すべての検出結果を記録します。

ステップ 3：パターンチェックの実行

verify-patterns スキルを読み込み、その手順を実行します。

以下を確認します。

• ループの安全性（終了条件）
• 再試行回数の制限
• ツールレジストリの一貫性
• コンテキストサイズへの配慮
• LangGraph のサイクル分析（該当する場合）

すべての検出結果を記録します。

ステップ 4：品質チェックの実行

verify-quality スキルを読み込み、その手順を実行します。

以下を確認します。

• 命名規則
• コード構成
• マジックナンバー／文字列
• ドキュメント
• エラー処理のパターン

すべての検出結果を記録します。

ステップ 5：言語固有のチェックの実行

検出された言語に応じて、verify-language スキルを読み込み、その手順を実行します。

Python のチェック：

• 公開関数の型ヒント
• Docstring
• Requirements のバージョン固定
• Python のイディオム

TypeScript/JavaScript のチェック：

• strict モードの有効化
• any 型の不使用
• async/await のエラー処理
• Promise の処理

Go のチェック：

• エラーの無視がないこと
• コンテキストの伝播
• パッケージ構成
• Go のイディオム

すべての検出結果を記録します。

ステップ 6：レポートの統合

ステップ 2〜5 のすべての検出結果を、統一された検証レポートにまとめます。

レポート形式

# Agent Verification Report

**Project:** [project name or path]
**Date:** [current date]
**Mode:** [Kahuna-enhanced | Standalone]
**Language:** [Python | TypeScript | JavaScript | Go]
**Agent framework:** [LangGraph | CrewAI | AutoGen | LangChain | Custom | None]
**Files analyzed:** [count]

## Summary

✅ X checks passed | ⚠️ Y warnings | ❌ Z issues

### By Category
| Category | Pass | Warn | Issue |
|----------|------|------|-------|
| Security | X | X | X |
| Patterns | X | X | X |
| Quality | X | X | X |
| Language | X | X | X |

## Security

*(Summary from verify-security)*

- [x] No hardcoded secrets
- [x] Dependencies pinned
- [ ] ⚠️ [finding]
- [ ] ❌ [finding]

## Agent Patterns

*(Summary from verify-patterns — include only if agent detected)*

### Loop Safety
- [x] All loops have termination conditions
- [ ] ⚠️ Potential unbounded loop at `[file:line]`

### Retry Limits
- [x] All retry mechanisms have explicit limits
- [ ] ❌ Missing retry limit at `[file:line]`

### Tool Consistency
- [x] Tool registry found: X tools defined
- [ ] ❌ Hallucinated tool reference at `[file:line]`
- [ ] ⚠️ Undocumented tool: `[name]`

### Context Size
- [x] System prompt within limits (~X tokens)
- [ ] ⚠️ System prompt exceeds recommended size

## Quality

*(Summary from verify-quality)*

- [x] Naming conventions consistent
- [x] Code well-organized
- [ ] ⚠️ [finding]

## Language ([Python/TypeScript/Go])

*(Summary from verify-language)*

- [x] Type safety enforced
- [ ] ⚠️ [finding]
- [ ] ❌ [finding]

## Detailed Findings

> `[P]` = pattern-matched (structurally reliable) · `[H]` = heuristic (best-effort judgment)

### ✅ Passing
- `[P]` No hardcoded secrets or API keys
- `[P]` All retry decorators have stop conditions
- `[H]` Code organization follows best practices

### ⚠️ Warnings
- `[P|H]` [Check name]: [Description]
  - **Location:** [file:line]
  - **Category:** [Security | Patterns | Quality | Language]
  - **Suggestion:** [How to address]

### ❌ Issues
- `[P|H]` [Check name]: [Description]
  - **Location:** [file:line]
  - **Category:** [Security | Patterns | Quality | Language]
  - **Rule:** [Which rule this violates]
  - **Fix:** [Specific remediation steps]

## Recommendations

1. **[Highest priority]** - [Specific action]
2. **[Second priority]** - [Specific action]
3. [Additional improvements]

---

*Report generated by Agent Verifier v1.0.0*

ステップ 7：レポートのエクスポート（任意）

レポートを提示した後、ユーザーに次のように尋ねます。

この検証レポートをファイルに保存しますか？

承認された場合：

1. 存在しなければ、レポートディレクトリを作成します。

   mkdir -p reports/verification
   

2. 現在の日付と時刻を使ってファイル名を生成します（プレースホルダーは使用しません）。

   • 環境コンテキストから実際の現在のタイムスタンプを取得します
   • 形式：reports/verification/{date}_{time}.md
   • 日付形式：YYYY-MM-DD（例：2026-03-17）
   • 時刻形式：HH-MM-SS（例：午前 8:15:42 の場合は 08-15-42）

   重要： ゼロやプレースホルダーではなく、実際の現在時刻を使用してください。「Current Time」の情報がないか、システムコンテキストを確認してください。

   例： 現在時刻が 2026 年 3 月 17 日午前 1:05:30 PST の場合、ファイル名は次のようになります。 reports/verification/2026-03-17_01-05-30.md

3. 完全なレポートをそのファイルに保存します。

ティアの規律を守る

すべての検証手順を通して、ティアの規律を守ってください。

• [PATTERN] チェック — 記載どおりに適用します。ルールが「X にフラグを立てる」と定めている場合は、X にフラグを立てます。判断は加えません。
• [HEURISTIC] チェック — 判断を加えて適用します。該当箇所には [H] を明記します。

報告書のすべての指摘に [P] または [H] を付け、確信度がわかるようにしてください。

注意事項

• プライバシーを最優先： コード分析はすべてローカルで行われます。外部サービスにデータが送信されることはありません。
• Kahuna は機能を拡張しますが、必須ではありません： このスキルは組み込みルールだけで単独で動作します。Kahuna を使うと、組織固有の知識を追加できます。
• 具体的に： 問題を報告する際は、ファイル名と行番号を含めてください。
• 「なぜ」を説明： 各ルールが重要な理由を、開発者が理解できるようにしてください。
• 既存の設定を尊重： プロジェクトで既に使用されている lint ルールや .editorconfig などを尊重してください。