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agent-dx-cli-scale

agent-dx-cli-scale

github.com/google-labs-code开发28.7k166 次安装2 周前更新
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关于 agent-dx-cli-scale

这项技能用于按 7 个维度评估任意命令行工具对 Agent 的适用程度,并将各项评分汇总为 0–21 分。评估覆盖机器可读输出、输入安全、操作防护和 Agent 知识封装。

主要功能

  1. 01七个维度分别评分
  2. 02评估结构化输出与原始载荷输入
  3. 03检查运行时架构发现能力
  4. 04评估上下文窗口控制
  5. 05检查输入加固与安全护栏
  6. 06记录多种 Agent 接口就绪情况

适用场景

  1. 01比较命令行工具对 Agent 的适用程度
  2. 02识别 CLI 的结构化输入输出缺口
  3. 03检查命令执行前的安全防护
  4. 04评估 CLI 是否提供 Agent 可用知识

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/google-labs-code/design.md --skill agent-dx-cli-scale

安装后在 Claude Code 中输入/agent-dx-cli-scale确认已加载。

详细介绍

Agent DX CLI 评分表

使用此技能根据 Agent 优先设计原则评估任意 CLI。每个维度按 0–3 打分,然后求和,总分在 0–21 之间。

人类 DX 优化的是可发现性与容错性。 Agent DX 优化的是可预测性与纵深防御。 — 你需要为 AI Agent 重写你的 CLI


评分维度

1. 机器可读输出

Agent 能否在不依赖启发式规则的情况下解析 CLI 的输出?

分值标准
0仅面向人类的输出(表格、颜色代码、散文)。没有可用的结构化格式。
1存在 --output json 或同类选项,但在各命令之间不完整或不一致。
2所有命令均输出一致的 JSON。错误同样以结构化 JSON 返回。
3分页结果采用 NDJSON 流式输出。在非 TTY(管道)环境中,结构化输出为默认行为。
2. 原始载荷输入

Agent 能否不经转换、无需专用参数,直接发送完整的 API 载荷?

分值标准
0仅有专用参数,无法传入结构化输入。
1部分命令接受 --json 或 stdin JSON,但多数命令仍需使用参数。
2所有修改类命令都接受直接映射到底层 API 结构的原始 JSON 载荷。
3原始载荷与便捷参数并重。Agent 可将 API 结构作为文档使用,且无任何转换损失。
3. 结构自省

Agent 能否在运行时发现 CLI 的接受范围,而无需预先填充的文档?

分值标准
0仅有 --help 文本,没有机器可读的结构描述。
1部分功能面支持 --help --json 或 describe 命令,但不完整。
2所有命令均以 JSON 形式提供完整的结构自省,包括参数、类型与必填字段。
3实时、运行时解析的结构(例如来自发现文档),始终反映当前 API 版本。包含权限范围、枚举值与嵌套类型。
4. 上下文窗口管控

该命令行是否帮助 Agent 控制响应体积,以保护其上下文窗口?

分数标准
0返回完整的 API 响应,无法限制字段或分页。
1部分命令支持 --fields 或字段掩码。
2所有读取命令均支持字段掩码。通过 --page-all 或同等方式实现分页。
3流式分页(每页输出 NDJSON)。上下文或技能文件中明确说明字段掩码的使用方法。命令行主动防止 Agent 浪费 token。
5. 输入加固

该命令行能否防御 Agent 特有的失败方式(幻觉,而非拼写错误)?

分数标准
0除基本类型检查外,没有任何输入校验。
1对部分输入进行校验,但未覆盖 Agent 特有的幻觉模式(路径遍历、嵌入的查询参数、双重编码)。
2拒绝资源 ID 中的控制字符、路径遍历(../)、百分号编码段(%2e)以及嵌入的查询参数(?、#)。
3全面加固:包含以上所有内容,并增加输出路径沙箱限制于当前工作目录(CWD)、HTTP 层百分号编码,以及明确的安全立场——"The agent is not a trusted operator."
6. 安全护栏

Agent 能否在执行前进行校验,响应内容是否经过提示注入清洗?

分数标准
0没有 dry-run 模式,也没有响应清洗。
1部分变更类命令支持 --dry-run。
2所有变更类命令均支持 --dry-run。Agent 可以在无副作用的情况下校验请求。
3同时具备 dry-run 与响应清洗(例如通过 Model Armor)以防御嵌入 API 数据中的提示注入。完整的请求→响应闭环均受到防护。
7. Agent 知识打包

该 CLI 是否提供 Agent 能在对话开始时读取的知识格式?

分数标准
0仅有 --help 和文档站点,没有面向 Agent 的上下文文件。
1有一个包含基本用法指导的 CONTEXT.md 或 AGENTS.md。
2结构化的技能文件(YAML frontmatter + Markdown),涵盖按命令或按 API 层面划分的工作流与不变量。
3完整的技能库,编码了面向 Agent 的防护规则("始终使用 --dry-run"、"始终使用 --fields")。技能有版本号、可被发现,并遵循 OpenClaw 等标准。

总分解读

范围评级说明
0–5仅限人类为人类而构建。Agent 将难以解析,容易臆造输入,且缺乏安全防护。
6–10Agent 可容忍Agent 可以使用,但会浪费 token、犯可避免的错误,并需要大量提示词工程来弥补。
11–15Agent 就绪对 Agent 支持良好。具备结构化输入输出、输入校验和一定的自省能力,但仍存在一些不足。
16–21Agent 优先专为 Agent 构建。具备完整的 schema 自省、全面的输入加固、安全防护以及打包的 Agent 知识。

加分项:多入口就绪度

不计分,但请注明该 CLI 是否在同一个二进制文件中提供多种 Agent 入口:

  • MCP(stdio JSON-RPC):类型化的工具调用,无需 shell 转义
  • 扩展 / 插件安装:Agent 将该 CLI 视为原生能力
  • 无头认证:通过环境变量提供令牌/凭据,无需浏览器重定向

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