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Measures whether agents actually follow skills, rules, or agent definitions. Use when testing compliance rates, validating behavioral sequences, or auditing agent adherence.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/Maelwalser/claude-config --skill skill-complyコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Use when sessions feel sluggish or context is running low. Audits token consumption across agents, skills, MCP servers, and rules, then produces prioritized token-savings recommendations.
Use when comparing coding agents (Claude Code, Aider, Codex, Copilot) head-to-head on custom tasks. Measures pass rate, cost, time, and consistency with reproducible benchmarks.
Use when designing or improving an AI agent's action space, tool definitions, error recovery, or observation formatting to raise completion rates.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | skill-comply |
| description | Measures whether agents actually follow skills, rules, or agent definitions. Use when testing compliance rates, validating behavioral sequences, or auditing agent adherence. |
| origin | MCC |
| tools | Read, Bash |
Measures whether coding agents actually follow skills, rules, or agent definitions by:
claude -p and capturing tool call traces via stream-jsonskills/*/SKILL.md): Workflow skills like search-first, TDD guidesrules/common/*.md): Mandatory rules like testing.md, security.md, git-workflow.mdagents/*.md): Whether an agent gets invoked when expected (internal workflow verification not yet supported)/skill-comply <path># Full run
uv run python -m scripts.run ~/.claude/rules/common/testing.md
# Dry run (no cost, spec + scenarios only)
uv run python -m scripts.run --dry-run ~/.claude/skills/search-first/SKILL.md
# Custom models
uv run python -m scripts.run --gen-model haiku --model sonnet <path>
Measures whether a skill/rule is followed even when the prompt doesn't explicitly support it.
Reports are self-contained and include:
For users familiar with hooks, reports also include hook promotion recommendations for steps with low compliance. This is informational — the main value is the compliance visibility itself.