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agent-dx-cli-scale

agent-dx-cli-scale

github.com/jpoehnelt测试与质量23358 次安装1 天前更新
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关于 agent-dx-cli-scale

agent-dx-cli-scale 是一套用于评估命令行工具 Agent 适用性的评分框架,面向 CLI 设计者和评估者。它按七个维度逐项打分,并以总分划分 Agent 适配等级。

主要功能

  1. 01七个维度分别评分
  2. 02评估机器可读输出
  3. 03检查输入与安全防护
  4. 04衡量上下文窗口控制
  5. 05评估 Agent 知识打包
  6. 06标注多种 Agent 接入界面

适用场景

  1. 01评估现有 CLI 的 Agent 适用性
  2. 02识别 CLI 输出和输入处理的不足
  3. 03比较 CLI 的安全防护能力
  4. 04规划面向 Agent 的 CLI 改进

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/jpoehnelt/skills --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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