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Audit Dimensions

Organization
devcodex-labs
audit-dimensions

D1~D25 规范文件审查维度总览 — 规范库/specs 文件专属审查层

Overview

Publisherdevcodex-labs
Repositorydevcodex
Skill nameaudit-dimensions
Stars
433
Forks
44
Bundled files
1
LicenseAGPL-3.0
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by devcodex-labs on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Audit Dimensions AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/devcodex-labs/devcodex/tree/main/content/skills/audit-dimensions
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/devcodex-labs/devcodex.git /tmp/devcodex
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/devcodex/content/skills/audit-dimensions .claude/skills/audit-dimensions
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Audit Dimensions in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Audit Dimensions on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Audit Dimensions is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Audit Dimensions Skill

适用范围

审查目标为规范文件(instructions/.md、skills/**/SKILL.md、agents/.agent.md、RULES.md 等 AI 指导文档)时加载本 Skill。

维度总览(D1~D25)

分组维度优先级
A — 结构规范D1 文件结构 · D2 NODE_META/frontmatter 规范 · D3 路由语法正确性🔴
B — 内容质量D4 内容完整性 · D5 跨文件一致性 · D6 示例可执行性🔴/🟡
C — 可维护性D7 职责边界 · D8 版本标注 · D9 引用准确性🔴/🟡
D — AI 执行性D10 指令明确性 · D11 冲突检测 · D12 路由正确性🔴
E — 可扩展性D13 扩展点标注 · D14 租户覆盖支持 · D15 向后兼容💡
F — 维度体系D16 维度编号唯一 · D17 优先级标注 · D18 AI-first 设计🔴/🟡
G — 运维D19 废弃说明 · D20 变更历史 · D21 Markdown 渲染格式🟡/🔴
H — 语义正确性D22 产品语义正确性🔴
I — 跨客户端适配D23 Claude Code 适配层 · D24 客户端支持矩阵 · D25 记忆/报告 agent 字段🔴

执行优先级分批

批次维度说明
🔴 第一批D1·D2·D3·D4·D5·D7·D9·D10·D11·D12·D16·D17·D21·D22·D23·D24·D25强制,发现问题立即标记
🟡 第二批D6·D8·D18·D19·D20建议,不阻塞
💡 第三批D13·D14·D15改进,按 Token 预算执行

关键检查(D5 跨文件一致性)

新增子类型 spec 后必须核查三项(L1~L3):

  • L1:routing/SKILL.md 路由表包含该子类型
  • L2:02-output-paths.instructions.md 注册该子类型目录
  • L3:对应 report 模板的子类型字段包含该子类型

各维度检查项

A — 结构规范

D1 文件结构 🔴

#检查内容
1plugin.json 注册的所有 agents/*/ 和 skills/*/ 文件是否实际存在
2每个 SKILL.md 是否有 YAML frontmatter(name + description)
3每个 agent 文件是否有 name/description/tools 三字段
4所有 prompts/*.prompt.md 是否有 agent/description/applyTo frontmatter(注:agent: agent 为 VS Code Copilot prompt 的正确字段,非 mode)
5instructions 目录中是否存在无 applyTo 的文件(需添加)

D2 frontmatter 规范 🔴

#检查内容
1agent frontmatter 中 tools: 列表是否符合 Copilot 平台支持的工具名(filesystem/terminal)
2DevCodex Skills 注释(<!-- DevCodex Skills: ... -->)中的 skill id 是否全部在 plugin.json 里注册
3instructions 文件的 applyTo 是否正确(全局用 **,工作流专属用具体路径)
4Skills 注释里的 id 顺序是否与执行依赖顺序一致(core 类 skill 应排在前)

D3 路由语法正确性 🔴

#检查内容
101-common.instructions.md §意图路由表是否覆盖所有 8 个意图(dev/fix/analyze/audit/self-fix/resume/other/chat),且与 routing/SKILL.md / intent/SKILL.md 一致
2intent/SKILL.md 的三问法和前置识别是否可由 LLM 无歧义执行
3routing/SKILL.md 的子类型路由表是否与各工作流 Skill 声明的子类型一致

B — 内容质量

D4 内容完整性 🔴

#检查内容
1每个 SKILL.md 是否有实质性内容(非空壳/非占位符)
2dev/fix/audit 工作流描述中 CP 流程是否完整(CP1/CP2/CP3 定义、触发条件、模板引用)
3compliance/SKILL.md 的 FC/SC/RC 三层检查项是否有完整的可执行判断标准
4cp-gate/SKILL.md 是否覆盖所有 CP 响应类型(确认/修正/拒绝/追问/模糊)

D5 跨文件一致性 🔴

#检查内容
1L1~L3 联动检查(见上方关键检查)
202-output-paths.instructions.md 与各工作流 report 模板的产物路径是否一致
317-compliance.instructions.md 的 PC0~PC10 预检查、15-memory.instructions.md 的读取顺序与 01-common.instructions.md 的路由 / Profile 规则是否对齐

D6 示例可执行性 🟡

#检查内容
1Skills 中的示例代码块(如 .http/.cjs 格式)是否可直接执行
2api-verification/SKILL.md 的双产物示例是否语法正确
3memory/SKILL.md 中的路径模板变量(<project>/<agent>/YYYYMMDD)是否有明确的替换规则

C — 可维护性

D7 职责边界 🔴

#检查内容
1工作流主规则是否收敛在 instructions/,Skill 仅承载详细检查标准 / 模板 / 补充说明,Agent 入口不重复维护同一事实
2instructions/、skills/、website 之间是否存在同一事实多处维护但无权威来源声明的分叉
3compliance/SKILL.md 是否包含非合规检查内容(如执行逻辑)→ 应拆出

D8 版本标注 🟡

#检查内容
1plugin.json 的 version 字段是否与 CHANGELOG.md 最新版本一致
2RULES.md 头部的版本号是否与 plugin.json 一致

D9 引用准确性 🔴

#检查内容
1各 SKILL.md 中引用的 prompt 模板路径(prompts/*.prompt.md)是否全部存在
2Agent 入口文件中的职责说明是否与 instructions/ 当前真实执行面一致,未继续引用已下沉或已移除的主逻辑
3report/SKILL.md 模板引用是否覆盖所有工作流(dev/fix/analyze/audit)

D — AI 执行性

D10 指令明确性 🔴

#检查内容
1每个 SKILL.md 是否有可操作的执行步骤(不止是"应该做X",而是"执行步骤:1.X 2.Y")
2compliance SC 层每个检查项是否有明确的判断标准(是/否,而非"合理即可")
3fix 工作流的"修复三步必做"是否有具体的 grep 命令示例或搜索模式
4memory/SKILL.md 的 SUMMARY.md 格式是否有可直接填写的表头模板

D11 冲突检测 🔴

#检查内容
100-safety.instructions.md 与 01-common.instructions.md / 各工作流 instructions 之间是否存在规则冲突
2instructions/ 各文件之间优先级是否明确,是否有相互矛盾的约束
317-compliance.instructions.md 的预检查 / 合规顺序是否与 01-common.instructions.md、15-memory.instructions.md 的约束优先级一致

D12 路由正确性 🔴

#检查内容
1intent/SKILL.md 三问法的每个分支是否都能唯一确定一个目标工作流
2意图为 other 时是否明确路由到 plan 工作流(无兜底缺失)
3token-check/SKILL.md 的当前状态声明是否与 plugin.json tier 配置一致

E — 可扩展性

D13 扩展点标注 💡

#检查内容
1新增工作流子类型时需更新的文件是否有注释标注(L1~L3 联动)
2plugin.json 的 _note_skills 字段是否说明了子类型 Skill 注册方式

D14 租户覆盖支持 💡

#检查内容
1instructions/tenants/ 目录是否存在并有 README 说明覆盖规则
2租户 instructions 的 frontmatter 格式是否有示例

D15 向后兼容 💡

#检查内容
1CHANGELOG.md 和 changelogs/ 中的版本映射是否完整(所有变更都有对应记录)
2现有 npx devcodex init 安装的文件路径是否与 plugin.json 注册路径一致

F — 维度体系

D16 维度编号唯一 🔴

#检查内容
1D1~D25 编号在本文件内无重复
2audit-execution-guide/SKILL.md 的分批表与本文件维度编号一致

D17 优先级标注 🔴

#检查内容
1每个维度有明确优先级标注(🔴/🟡/💡)
2优先级与执行优先级分批表一致(🔴 维度全在第一批,不遗漏)

D18 AI-first 设计 🟡

#检查内容
1所有 SKILL.md 是否面向 LLM 执行而非人类阅读设计(指令式 > 描述式)
2条件判断是否使用明确的"如果X则Y"格式,避免模糊的"应当/建议"表述

G — 运维

D19 废弃说明 🟡

#检查内容
1CHANGELOG.md 是否记录了已删除的 8 个独立 agent 文件
2废弃的触发方式(@dev/@fix 等旧指令)是否有迁移说明

D20 变更历史 🟡

#检查内容
1CHANGELOG.md 格式是否符合 02-output-paths.instructions.md 的 CHANGELOG 维护规范
2MAJOR/MINOR 版本是否有对应 changelogs/releases/vX.Y.Z.md 详情文件

D21 Markdown 渲染格式 🔴

#检查内容
1表格每行是否以 | 开头且以 | 结尾,无多余前缀字符(如 ?/空格/不可见字符)破坏渲染
2表格分隔符行(|:-:|---|)格式是否正确,列数是否与表头一致
3代码块是否正确闭合(开 ``` 必有对应的闭合 ```)
4标题前后是否有空行(Markdown 渲染要求标题前后各一空行)
5嵌套列表缩进是否统一(2 或 4 空格,不混用 Tab)
6表格前是否有空行(Markdown 渲染要求表格前至少一空行,段落/粗体文本直接跟表格会导致渲染失败)

H — 语义正确性

D22 产品语义正确性 🔴

历史教训:ENV_MODE 行为在 11+ 文件中搞反(prod 全量合规 / dev 轻量),根因是规范原型定义错误后被忠实复制,无任何节点质疑"行为分配是否符合模式名称的常规含义"。

#检查内容
1模式语义一致性:dev/prod/test 等环境模式的行为分配是否符合其常规产品含义(dev=开发调试/全量检查;prod=生产稳定/最小开销)
2角色/层级语义:Free/Pro/Enterprise 等层级名称的权限分配是否符合层级递进含义(Free ⊂ Pro ⊂ Enterprise)
3功能开关语义:enable/disable、skip/enforce、required/optional 等控制标志的实际行为是否与名称语义一致
4跨文件语义传播:同一模式/角色名称在所有引用处的行为描述是否语义一致(防止 A 文件说 dev=轻量、B 文件说 dev=全量)

I — 跨客户端适配(v1.9.2+)

历史背景:v1.9.0 引入 Claude Code 适配(devcodex init --claude、CLAUDE.md、.mcp.json、.claude/settings.json hooks)后,规范分发面从单一 Copilot 扩展为多客户端,但 audit 维度长期未覆盖适配层,导致 CLAUDE.md 与 lifecycle.cjs 实现错位、记忆 <agent> 字段歧义等问题。

D23 Claude Code 适配层 🔴

#检查内容
1host-projections/CLAUDE.md、scripts/lib/global-host-config.js 的 addClaudePlan 与实际 GlobalHostConfigReceiptV1 是否描述同一当前用户级安装现实;cli-install-commands.js 的旧 host selector 为 GlobalOnly 拒收,不把内部 legacy helper 当公开入口
2用户级指令/skills/runtime 的当前物理路径及托管状态是否与 global-adapters plan/apply receipt、global-host-config 的目标映射一致;工作区旧 .claude/ 路径只作兼容迁移核对
3hooks/_runtime/lifecycle.cjs 对各宿主的 Bootstrap / CP gate 工作流约束与操作风险 advisory 是否对称,且 advisory 不得投影为权限 deny
4Claude 用户级 MCP 配置是否与 global-host-config.js 的 addClaudePlan / buildMcpServers、receipt 及实际 stdio 启动路径一致;开发用 .mcp.json 和保留的 legacy 常量不单独证明用户级安装生效
5当前用户级托管 CLAUDE.md 是否包含 SC/RC/T 完整索引或显式跳转(避免 Claude 用户必须额外读 17-compliance)

D24 客户端支持矩阵 🔴

#检查内容
1README.md 或官网首页是否给出 Client Support Matrix(明示 Copilot/Claude Code/Cursor/Codex 各等级)
2矩阵描述与当前 global-host-target.js、global-host-config.js 和 GlobalHostConfigReceiptV1 的用户级落点、support/evidenceCeiling 一致;SOURCES vs CLAUDE_SOURCES 仅作 legacy helper 核对,不能证明当前公开安装行为
3未支持客户端是否明确标注适配边界;已支持客户端的能力等级是否与当前支持矩阵及实际安装链路一致

D25 记忆/报告 <agent> 字段 🔴

#检查内容
115-memory.instructions.md、CLAUDE.md 02-output-paths.instructions.md 三处的 <agent> 枚举值是否一致(固定集合,无散值)
2devcodex init / devcodex profile init 是否按同一契约初始化正确目标的 Profile、默认保留已有文件;config.json 的 "agent" 只能是探测提示,不能覆盖当前实际宿主;workspace-namespace 使用 workspace base + project overlay,旧布局才使用 .devcodex/profile/config.json;禁用的 init --claude / init --codex 不应被描述为有效初始化入口
3<active-root>/.memory/clients/<agent>/ 目录命名是否符合上述枚举
4报告路径 <active-root>/reports/<type>/<agent>/YYYYMMDD/ 中 <agent> 是否同样符合枚举

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Audit Dimensions AI skill do?

D1~D25 规范文件审查维度总览 — 规范库/specs 文件专属审查层

Why use Audit Dimensions on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Audit Dimensions is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Audit Dimensions in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/devcodex-labs/devcodex/tree/main/content/skills/audit-dimensions. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Audit Dimensions?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Audit Dimensions?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Audit Dimensions with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Audit Dimensions AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by devcodex-labs under the AGPL-3.0 license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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