关于 policy-algebra
policy-algebra 是一款将简短意图或详细计划转为冻结版 Starlark 治理规则的 skill,支持审查、可选写入文件和规范化差异检查。
主要功能
- 01从意图或文件提取不变量
- 02以 Starlark 起草治理规则
- 03冻结前审查草案
- 04将规则块写入文件
- 05使用 --verify 检查差异
适用场景
- 01根据简短策略意图生成规则
- 02将计划约束转为治理规则
- 03检查已保存规则块是否发生偏移
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ camacho/ ai-skills --skill policy-algebra安装后在 Claude Code 中输入/policy-algebra确认已加载。
详细介绍
/policy-algebra
从简短的意图字符串(深度访谈)或丰富的计划输入(浅层确认)生成冻结且可检测漂移的治理规则。生成调用方可注入下游工作的围栏 Starlark 代码块,并提供 --verify 用于检测规范化后的漂移。
调用
/policy-algebra <target> # generate rules
/policy-algebra <target> --write <path> # generate + persist raw block
/policy-algebra --verify <frozen> <candidate> # drift check
<target> 是可读取的文件路径(SHALLOW 模式)或意图字符串(DEEP 模式)。
自适应输入检测
if target is a readable file path:
mode = SHALLOW
input = read(target)
else:
mode = DEEP
input = target
深度流程
-
为
/grill-me构造引导提示词:"访谈用户,提取以下内容的规则不变量: <target prompt>
问题重点:
- 范围:此规则约束哪些制品/事件/阶段?
- 不变量:哪些条件必须始终成立?哪些情况绝不能发生?
- 可变项:不同实例之间有哪些变化?
- 组合器:现有运算符(+、diff、intersect、方法调用)是否足够,还是需要新的辅助函数?
- 失败模式:无法满足规则时会发生什么?
以自然语言返回结构化的谓词列表。 /policy-algebra 将根据你的输出起草 Starlark。"
-
通过
Skill工具使用该提示词调用/grill-me。 -
将
/grill-me的输出记录为不变量列表。 -
继续起草(浅层流程的第 5 步)。
浅层流程
- 读取文件内容。
- 扫描不变量声明——例如“Invariants”“Rules”“Constraints”等标题;包含 MUST/NEVER/ALWAYS 的项目符号;类似谓词的代码块。
- 将这些内容提取为不变量列表。
- 如果提取到的不变量少于 2 个,或内容含糊:使用文件内容作为目标,转入 DEEP 模式。
- 按照
notation.md中的约定,根据不变量列表起草 Starlark。 - 将草稿交给
/review(不提供评审组提示——由/review负责组建)。 /review达成一致 → 冻结;否则达到上限 → 沿用/review的升级处理。
起草约定
按主题分组(先 DEFAULTS,再列出命名函数);每个函数体不超过 5 行;每个函数写一条说明性注释;不得修改数据。完整规则集请参见 notation.md。
冻结并返回
/review 批准后,将确切的 Starlark 文本记录为 FROZEN 代码块。冻结时不要规范化——规范化仅在比较时进行,以简化冻结/返回流程。
输出格式:
ALGEBRA:
```starlark
<raw frozen starlark block, as /review approved>
REVIEW_ROUNDS: PANEL: STATUS: CONVERGED FILE: (only when --write was used) NOTE: (optional)
If `--write <path>` was supplied, write the raw Starlark block to that path and include `FILE: <path>` in the return block.
## `--verify` flow
1. Read both files.
2. Extract first ` ```starlark ` fenced block from each file.
3. Normalize both blocks (strip trailing whitespace, collapse blank lines, trim edges).
4. If equal → print `MATCH`, exit 0. Else → print `DRIFT` + unified diff, exit 1.
Use the following bash to verify drift — no external dependencies needed:
```bash
# policy-algebra verify — inline, no dependencies
# Usage: bash verify.sh <frozen_file> <candidate_file>
normalize() { sed 's/[[:space:]]*$//' | sed '/^$/d'; }
extract_starlark() { sed -n '/^```starlark/,/^```$/p' "$1" | sed '1d;$d'; }
FROZEN=$(extract_starlark "$1" | normalize)
CANDIDATE=$(extract_starlark "$2" | normalize)
if [ "$FROZEN" = "$CANDIDATE" ]; then
echo "MATCH"
exit 0
else
echo "DRIFT"
diff <(echo "$FROZEN") <(echo "$CANDIDATE")
exit 1
fi
多代码块行为
当文件包含多个 ```starlark 代码块时,extractAlgebra 会静默使用第一个。这是有意设计的——请将规范规则放在任何文档的第一个围栏代码块中。
失败模式
| 失败 | 行为 |
|---|---|
| 未提供目标 | 错误:"target required" |
| SHALLOW:文件不可读 | 使用路径字符串作为意图,转入 DEEP 模式 |
| SHALLOW:可提取的不变量少于 2 个 | 使用文件内容作为意图,转入 DEEP 模式 |
DEEP:/grill-me 不可用 | 错误:"deep interview requires /grill-me skill" |
| DEEP:用户中止访谈 | 沿用 /grill-me 的退出行为 |
| 起草结果为空 Starlark | 错误:"no invariants found to codify";返回不变量列表 |
/review 达到上限但未达成一致 | 沿用 /review 的升级处理——不做自定义处理 |
--write <path> 路径不可写 | 报错并提供路径;仍返回内联结果 |
任一 --verify 路径不可读 | 报错并提供路径,退出码为 2 |
不存在 ```starlark 代码块 | 返回带路径的 NoAlgebraBlockError,退出码为 2 |
canonicalize 抛出异常 | 返回包含堆栈信息的错误,退出码为 3 |
退出码
| 代码 | 含义 |
|---|---|
| 0 | MATCH(verify)/SUCCESS(常规) |
| 1 | DRIFT(仅 verify) |
| 2 | 输入错误(文件缺失、参数错误、NoAlgebraBlockError) |
| 3 | 内部错误 |
跨工具说明
- Claude Code:通过
Skill工具调用/grill-me(深度访谈)和/review(评审团收敛)。这两项都作为项目本地技能存放在.claude/skills/下。 - Codex / Cursor:
Skill工具仅适用于 Claude Code。请直接读取相关技能文件:.claude/skills/grill-me/SKILL.md——访谈流程.claude/skills/review/SKILL.md——评审团收敛 请直接按其流程操作,而不要将其作为命令调用。 本 SKILL.md 中的起草、冻结和--verify逻辑与工具无关,在 Claude Code、Codex 和 Cursor 中的工作方式完全相同。
- **CLI(
--verify路径)**与运行时无关:使用上文--verify部分中的内联 bash 代码片段——无需 Node 或 pnpm。
治理
此技能可自托管:其自身规则编码在一个冻结的 Starlark 治理块中。偏离这些不变量即为错误。请使用 /policy-algebra --verify 进行验证。
# policy-algebra governance — self-hosted
# FROZEN — do not edit; regenerate via /policy-algebra
DEFAULTS = {
"min_invariants": 2,
"exit_codes": {"match": 0, "drift": 1, "input_error": 2, "internal_error": 3},
"required_output_fields": ["ALGEBRA", "REVIEW_ROUNDS", "PANEL", "STATUS"],
"converged_status": "CONVERGED",
}
# SELECT_MODE: file path → SHALLOW; intent string → DEEP.
def SELECT_MODE(target):
if is_readable_file(target):
return "SHALLOW"
return "DEEP"
# SHALLOW_OR_DEEP: fall through to DEEP when extraction yields < min_invariants or is ambiguous.
def SHALLOW_OR_DEEP(invariants, ambiguous):
if len(invariants) < DEFAULTS["min_invariants"] or ambiguous:
return "DEEP"
return "SHALLOW"
# EXTRACT_BLOCK: use first starlark fence only; multiple blocks → first wins.
def EXTRACT_BLOCK(fences):
if len(fences) == 0:
return None
return fences[0]
# OUTPUT_VALID: output must carry all required fields; STATUS=CONVERGED only after review.
def OUTPUT_VALID(output, review_loop_passed):
fields_present = all([f in output for f in DEFAULTS["required_output_fields"]])
converged_ok = output.get("STATUS") != DEFAULTS["converged_status"] or review_loop_passed
return fields_present and converged_ok
# VERIFY: canonicalize both blocks and compare; never modify source files.
def VERIFY(frozen_canon, candidate_canon):
if frozen_canon == candidate_canon:
return DEFAULTS["exit_codes"]["match"]
return DEFAULTS["exit_codes"]["drift"]
# EXIT_CODE: map outcome strings to numeric codes.
def EXIT_CODE(outcome):
return DEFAULTS["exit_codes"].get(outcome, DEFAULTS["exit_codes"]["internal_error"])