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Report

Organization
devcodex-labs
report

生成并写入工作流执行报告。适用于 dev/fix/analyze/audit/self-fix(chat 豁免)。

Overview

Publisherdevcodex-labs
Repositorydevcodex
Skill namereport
Stars
433
Forks
44
Bundled files
2
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.

  • 2 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 Report 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/report
  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/report .claude/skills/report
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Report 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 Report 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 Report 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.

跨工作流稳定字段、条件段和 workflow overlay 的机器可读唯一事实源为同目录 report-schema.json。本 Skill 负责生成流程和人读解释;Gate 结果只记录 gateGroup / result / evidence / skipReason,不得在报告模板复制完整 Gate 目录。

报告可先保存当前草稿并精确修补。标题、模板及编号缺口作质量提示,不能否认真实文件写入或阻断原任务;已交付历史报告仍须保留。留痕暂不可用时保存可恢复正文和失败原因,继续其他可执行工作,后续补写并读回;未实际写入不得宣称“已记录”。Stop 不为形式缺口强迫重复回合。

报告路径

需求级(优先)

任务关联到 requirements/ · bugs/ · optimizations/ 目录时:

text
<任务目录>/reports/<agent>/YYYYMMDD/NN--<简述>.md

项目级(兜底)

text
reports/<子目录>/<agent>/YYYYMMDD/NN--<简述>.md
工作流默认子目录
devrequirements/
dev (optimization)optimizations/
dev (scenario-test)scenario-tests/
fixbugs/
analyzeanalysis/
auditaudit/
self-fixself-fix/

路径详细规范见 02-output-paths.instructions.md。 当 <工作区根>/.devcodex/layout.json 启用 workspace-namespace 时,本文中的任务目录与项目级 reports/... 均以当前 <active-root> 为根。

报告索引维护预览

scripts/lib/report-index.js 当前只有测试与 benchmark 消费者,尚未接入正式的 CLI/MCP reader 或 writer,因此属于 maintenance/preview,不能作为普通报告、 resume、ECR 或 ContextRead 的已发布依赖,也不能据其状态要求用户刷新上下文。

普通工作流应在下列白名单根内做有界的 canonical Markdown 路径盘点,选定具体文件后 再读取正文:<active-root>/reports/** 与 <active-root>/{requirements,bugs,optimizations,scenario-tests}/<task>/reports/**。 不得先把整个 report corpus 正文装入上下文。

只有显式的索引维护、测试或 benchmark 可以直接调用内部模块,并遵守以下预览契约:

  • 默认只发现 primary-report;evidence、artifact、generated-copy 与 unknown 必须显式筛选,unknown 保留 warning。
  • 查询和 hydration 保持 zero-write;只有维护路径可调用 rebuildReportIndex。
  • fresh 仅表示 metadata 路径已协调,不代表正文已验证;pointer 损坏、陈旧或 出现未登记文件时,只允许内存中的 path/stat reconcile。
  • 多页查询必须绑定 snapshotCursor;截断正文只能声明 metadata-reconciled,不得声明全文内容已验证。
  • 在正式 reader、writer、repair owner、宿主契约与 package 验证全部落地前, Profile 和用户文档只能把该能力标为 maintenance/preview。

头部必填

复合要求的报告引用 review-checklist 已审阅的同一ConditionEvidenceMatrixV1,分别报告设计覆盖与实际执行结果,不另造分母、状态或证据。候选模块只验证声明结构,普通报告不因引用它就成为候选或取得语义通过。验证责任引用test-router的D/A/I/H矩阵,保留适用性、候选/环境/版本/run、证据与限制;H不自动增加批准对象。任一未运行、partial或unknown保持原状态,不用汇总“全部通过”抹掉未验证项。旧报告不为新条件段重写历史。

markdown
# [标题]

> **项目**: [项目名]
> **类型**: [类型]
> **子类型**: [子类型](无子类型时省略此行)
> **创建日期**: YYYY-MM-DD HH:MM
> **Agent**: [agent-id]
> **状态**: 进行中 / 已完成

命名规则

组件规则
NN当日序号,从 01 起递增(扫描同目录取 max+1)
--双横杠(非单横杠),分隔序号与简述(FC4 检查)
<简述>2~5 个中文词或英文单词,连字符分隔

示例:01--v4规范全面审查.md、02--intent修复后再审.md

工作流 overlay 与条件段

跨工作流稳定字段、条件段和各 workflow overlay 的机器可读事实源为同目录 report-schema.json。生成前实际读取本次 workflow 对应 Prompt 正文及 schema,以其字段和扩展点组织当前任务内容;记录 templateRef/templateDigest 与生成依据。先写 baseFields,再按最终 workflow 合并一个 overlay;不得在本 Skill、Prompt 或模板中复制完整 Gate 目录。仅在 prewrite 自动绑定模板、结构检查通过或碰巧出现相同标题,均不能证明内容由模板生成。历史报告保留原依据,无法证明时写 UNVERIFIED,不补造生成回执。生成后的语义审阅核对本次请求、已执行动作、证据和结论,不把无关正文或通过话术当作任务完成。

workflowoverlay 重点
dev / fix需求或问题追踪、实现/根因、TestRoute、文档同步;repair task 追加双层修复协作与零残留扫描
audit / analyze覆盖声明、轮次、CRS、PCV、推断边界与未读集合
optimizationbaseline、candidate、归因和回归预算
scenario-test场景矩阵、环境、服务生命周期清理和结果

报告触发治理 Gate 时,读取 ../spec-governance/gate-registry.json 确认 gateGroup 与 Owner Skill,只记录 gateGroup / result / evidence / skipReason。Gate 的专属字段、完整证据和验证路线归目标 Owner Skill;报告通过链接引用,不复制成跨版本长表。

条件段按 report-schema.json#conditionalSections 生成:

  • 跨会话、多批次、中断或残余风险未关闭时写 ContextHandoffCard。
  • dev/fix 改变项目现实且命中 Profile 影响时写 ProfileImpactCheck。
  • 只有正式 release workflow 才写 ReleaseVerification。
  • 新增或改变 Rule/Skill、Prompt、MCP Resource/Resource Template/Tool、Task 增强 Tool、CLI 或 Hook 时写 CapabilitySurfaceDecision:只引用中央 decisionRef / status / identity / preferredSurface / validationRoute 和 Owner 证据,不复制判定矩阵;缺失或陈旧时报告必须降级为 BLOCK/UNVERIFIED。
  • 命中 host-capability-routing 时,在既有治理证据或 handoff 中追加 compact HostCapabilityRoutingRef:instructionRefId / decisionId / catalogVersion+digest / selectedPortableDecision / nativeEligibility.status / fallback.reasonCode。不得复制原始消息或 catalog row;portable plan_first 不得写成 native Plan 已进入,宿主 approval/permission/YOLO mode 不得写成 CP/Auto。
  • 所有非空用户消息保留 GovernanceIntakeDecision;未命中台账写入时也要给出独立 skipEvidence。
  • 命中 requirementParallelOrchestration 时写并行编排摘要:RequirementIndependenceDecisionV1 分类、SharedSurfaceLockMapV1 锁、ParallelLaunchCardV1 有效性、HostSubagentDispatchPlanV1 的 capability/economics/fanout/depth/serial fallback、AgentWorkLeaseV1 数量、accepted/quarantined/serial takeover、固定汇合顺序、root retest、owned resource cleanup 和未关闭风险。没有实际宿主 spawn/wait/interrupt direct evidence 时必须写 UNVERIFIED + serial fallback;报告不得把工具可见、child 完成或 child 测试通过冒充宿主并行 PASS、正式验证通过或任务完成。
  • 命中 agent-turn-liveness 时写 TurnLivenessRecovery:只引用 Owner 的状态/lease/ACK/terminal/checkpoint、HostContractRoute、fault matrix 与 sidecar lifecycle 证据;必须区分 host-native、Hook-event 和 sidecar,不能把 PostToolUse 落盘冒充模型续接或终态。
  • 命中增量项目分析时写 ProjectKnowledge:只记录 V2 snapshot/plan/receipt/binding identity、inventory Merkle、changed/affected/lens-gap/reused、5% oracle、claim authority/range 验证、V1 read-only migration 状态、batch accepted pointer 与 final/provisional 边界,禁止把快照或声明正文复制到报告或 SUMMARY;结构化 bootstrap 不得表述为人工逐文件深读。
  • 命中 formal retry/cancel/restart 时写 ExecutionAttemptLedger:分列 qualification、failureSignature、source/evidence delta、FirstPassYield、command/external/user/model timing、StopSnapshot 与 terminal/finalizer;不得把等待时间混成执行性能。
  • 任何 repair task 写 RepairPreventionAssessment:引用 Owner 的 assessment identity/decision/mode,分列 immediateClosureEvidence 与 prospectiveEvidencePlan,并记录 rollback/sunset;不得用本次测试通过宣称长期 prevention effective。
  • 正式复审/ECR 写 ReviewExecution:引用 ReviewExecutionPlanV1、fresh receipt digests、EvidenceSaturation、唯一 ReviewStateSnapshotV1.snapshotDigest 与 StageTimingV1;报告不得重新推导 review counts 或把 failed/inconclusive receipt 写成可复用。
  • ReviewGradeCard(C19↔R):CP 确认后前置复审与 ECR 在报告中须记录 c19Label(轻量/标准/全面/发布安全)与 reviewClass(R0~R4)、riskClass/riskFlags、contentPack、result;默认 ECR 为 R2(标准),禁止写「永远轻量一眼通过」而无 skipReason 的 R1 降级;R3/R4 须引用 checklist 或独立证据口径。

最终回复是独立交付 surface:报告必须先登记到 ArtifactDeliveryManifestV1,再由 UserFacingArtifactSetV1 投影;生产代码优先调用 composeFinalArtifactDeliveryEnvelope 串起 manifest、visible set、delivery attempts 与 envelope,任务目录 delivery-manifest.json 需要对外可见时先经 createVisibleManifestFromTaskDeliveryManifest 投影,不得直接手写最终清单。默认用户面显示最终报告、直接交付物和 required evidence;session/daily/SUMMARY/task/checkpoint/raw receipt/manifest/ledger 默认 internal-only,但仍写入并参与 ECR。可见回复证据使用 verified-present / verified-missing / unverified,legacy 文本最多 unverified-legacy,不可观察时不得断言缺失。

输出规则

  • 每次会话必须写入报告文件(chat 豁免,C05/S05)
  • 报告中每条建议/问题必须附五项验证(合理性 + 可实施性 + 收益 + 验证状态 + 影响范围)— 与 17-compliance §1 输出验证保持一致
  • MeasuredVerificationStandard(V84 / SC14):报告中凡将 validate、targeted test、npm run test:core / npm test、性能数字或命令输出标为 ✅已验证,必须写生产入口命令与 exitCode;自写隔离 harness 或未复用 validate.js 的 createCanonicalAwareReader 时只能标 非权威实验 / ⚠️待验证(生产路径),不得写成「V# 失败/通过」或「今日 core 红/绿」。用户可见摘要须分列权威路径与实验路径,完成态最终回复还必须投影 FinalValidationSummaryV1 或等价短矩阵。
  • EvidenceFreshness:报告、分析、审查、推荐结论、CP 可确认声明、外部 finding 采纳和完成态强声明命中 evidence-freshness gateGroup 时,必须记录 ClaimEvidenceIndexV1、EvidenceFreshnessReceiptV1 或 StaleEvidenceLintDecisionV1 摘要。memory/SUMMARY/历史报告/外部审查文字只能作为 summary-only / navigation hint;缺 fresh evidence 的强主张必须降级为 WARN/UNVERIFIED 或在 enforce 场景阻断。机器实现:scripts/lib/evidence-freshness-receipt.js;生产入口:npm run test:evidence-freshness。
  • ExternalReviewClaimVerificationGate(PF-164):对外部/他 Agent 审阅的复核报告必须含 inputClaims、ClaimVerificationMatrix、项目证据、验证状态、disposition、unverifiedBoundaries 与可点击详细报告链接;只写总评或建议视为不合格。Owner 细节见 audit-report;机器分类见 scripts/lib/external-review-claim-verification.js。
  • RequiredCandidateEvidenceGate:dev/fix 报告若覆盖 CP1/CP2 候选或确认前复审,必须记录 CandidateReviewBundleV1 分类、缺失字段、阻断快照和相关命令(如 npm run test:candidate-review-bundle)。外部审查发现只通过 EscapeAbsorptionQueue / ClaimVerificationMatrix / 本地证据进入结论,禁止直接吸纳。
  • OptimizationEvidenceFamily(PF-168/169/170):
    • 优化需求/方案问题表:须证据等级 A/B/C + 可复现命令;未验证不得写「完整必须优化清单」(classifyOptimizationBacklogEvidenceSample)
    • 非 chat 方案审阅/深度分析:须落 reports/** 并给可点击链接;禁止仅对话长文宣称分析完成(classifyAnalysisArtifactDeliverySample)
    • 残留可优化清单:须证据等级 + 预期收益/影响风险/前置条件(classifyResidualOptimizationListSample)
    • 机器实现:scripts/lib/optimization-backlog-evidence.js
  • 命中专家产物、用户操作说明、重要方案或推荐结论时,报告必须引用 ExpertOutputQualityGate、OperationExplanationContractV1、CodeTruthEvidenceMatrixGate、SolutionFitAgainstRepoGate 与唯一推荐证据;不得只写“已优化表述”或用文档自洽替代 repo 事实。
  • analyze / audit / self-fix / dev / fix 报告中,若出现多个可执行建议、多个后续路径、方案对比或用户决策点,必须新增 ## 推荐结论 或 ## 推荐方案:推荐项有且仅有 1 个,并说明“推荐理由”;无后续动作时写 推荐:无后续动作 与原因
  • UniqueNextStepRecommendationGate(PF-172 / SC5):完成态 / 收口的 ## 后续建议 与用户可见「下一步」必须是 唯一主动作。禁止写成「做 A 或做 B」或同级双 bullet 让用户再选;非推荐路径只能写在「不推荐」小节并说明劣于推荐的理由。机器负向:scripts/lib/discipline-execution-probe.js 的 classifyNextStepOrForkSample(or-fork = fail)
  • 若最终采纳的是用户原始方案,报告中也必须写明“经独立验证后采纳”及其证据来源,避免形成“顺从结论”的假象
  • 报告中的治理落账编号必须与当前 active-root 台账和 Hook/人工复证一致;不能仅因正文出现 PI/PF/VL/GR/ISSUE 编号就写“已记录”。复合意图逐项列证据,record.none 列独立 challenge evidence。
  • audit / analyze / self-fix 的汇总型报告默认采用“两层问题清单”:先列根因级问题,再展开逐文件完整落点;边界/非缺陷结论单独成节,不混入缺陷编号
  • 报告写入后必须执行 compliance Skill §5 二次验证(V1~V6)
  • dev / fix 报告在最终宣告完成前,必须显式体现“ECR 执行闭环复审”这一正式阶段(默认 reviewClass=R2 + ReviewGradeCard),并与 CP1/CP2/CP3、关键产物、报告、daily tasks、SUMMARY、diff/commit、测试/扫描证据和 dirty 边界完成 1 轮复审对照;若发现阻断性问题,不得直接以“已完成”收尾
  • 跨会话、跨 Agent、多批次、summary/compact 前、用户要求“传递上下文”或未完成任务的报告必须包含 ContextHandoffCard;已完成且无需交接时写 ContextHandoffCard: N/A + skipReason
  • 主动建议或 C08 强制新会话时,最终回复与报告须含 NewSessionContinuationCard;内部字段保留 taskId/项目/CP/真相源/风险/验证,用户可复制的 copyReadyPrompt 固定为 继续<displayName>任务。CP pending 不得写成 confirmed,resolver 命中也不得替代文件复水化
  • 长任务报告附录推荐 SessionTimingCard(startedAt/endedAt、阶段耗时、waiting-user / waiting-external 分列;命中预算时附 cycleId 与 budget 消耗)
  • 长任务 / Auto / 多批次报告条件段:ExecutionBudget(maxWallClock 与触顶 StopSnapshot)、ExternalWaitAccounting、LongTaskAuthorization(PI-118 / PF-137);未触发写 N/A + skipReason
  • WorkspaceSyncStatus(PI-109 / PF-129):凡改规范源 / Skill / 部署消费者 / Profile 部署面,最终回复与报告必须写 workspaceRoot、updateCommand、hostsSynced(如 .github/.claude/.agents/.codex/AGENTS.md)、result(synced / skipped+reason / blocked)、evidence;禁止只写「源码已改」却不说明工作区部署是否同步
  • CompletionEvidenceGate:dev/fix/self-fix 宣告「已完成 / 已收口」前,报告必须同时具备:① ECR 矩阵或显式 N/A 理由;② 适用时的 WorkspaceSyncStatus;③ 测试/validate 关键证据或阻塞说明;④ dirty 边界说明;⑤ 存在派生资产时的 PostStageDerivedArtifactFreshnessGate staged candidate receipt 与 post-commit clean-tree replay。最终回复必须以 FinalValidationSummaryV1 短矩阵列出命令/exitCode、runId 或关键计数、workspace sync、dirty boundary、release action boundary;缺任一适用项不得写「已完成」
  • EnforcementHonesty(R5):完成态报告或最终回复须含「拦截与流程诚实摘要」表(host / hard 事件 / Stop 决策 / processGaps);模板见 compliance Skill;枚举含 pr1-skipped、cp2-unconfirmed-write、entry-check、stage-report-missing、progress-overclaim、ecr-missing 等。测试绿 ≠ ECR:npm run test:* 通过不能代替 N6 ECR 段与 DoD 对账表
  • PostDeliverySelfCheck(条件):长任务结束、宣称完成、或用户质疑慢/漏/不专业时,最终回复前轻量自检:耗时分列是否诚实、完成证据是否齐全、是否越界宣称「完整/零遗漏」、可泛化改进是否已走 Improvement Intake。纯 chat / 中间进度可 N/A。禁止每条短回复强制全量打分写 PI
  • 最终确认清单 / 可吸纳包 / 实施 backlog(analyze 收敛交付)必须附 FindingThemeCoverageMatrix(ABS-17):每行 sourceId → mappedTo | residualId | EX | disposition;禁止仅用主题合并清单宣称「完整/零遗漏」;用户确认主题包后若有 residual,状态标 partial-confirmed 并列出 residual pack。命中规范吸纳时必须同时附 source-existence verification 证据、ProbeNecessity / enforcementLevel(回答「不按流程谁会红」)与并列 可关账清单;禁止只按台账 open/pending absorption 输出 absorb;禁止 checklist-only 假吸纳
  • dev / fix 报告的 ECR 必须核对本轮真实触发的条件产物、TestRoute、Owner 证据、进度/记忆/台账、部署同步和 dirty 边界;未触发项按 schema 写 N/A + skipReason
  • 方案/复审阶段出现 blocker 时,报告必须引用完整 BlockerSnapshot;同阶段安全独立检查未执行时记录 stopReason / skippedChecks / recoveryEntry,不得只报告首个红项后声称该阶段已完整审查
  • 报告宣称“不再依赖其他模型审查 / 审查质量已内化”时,必须列出需求候选、技术方案候选、CP gate、复审清单、脚本探针和宿主投影的同步证据;仅改 Prompt 或仅跑外部报告复核不够。
  • backlog intake、治理落账、规范吸纳、历史分层、用户建议采纳、跨会话恢复、Profile、发布、安全审查或专家 Owner 等条件语义,统一从 report-schema.json 与 ../spec-governance/gate-registry.json 生成对应段;报告只记录 gateGroup / result / evidence / skipReason 并链接 Owner 产物
  • 命中 evidence-freshness 时追加 EvidenceFreshness 条件段:记录 mode、status、strong claim count、downgradeRequired、rerunRequired、summary-only 边界、artifact anchor / final validation summary binding 与生产入口命令 exitCode;不复制 receipt 全文
  • 任何条件段都不得复制版本化 Gate/Owner 名录;新增能力先更新 registry/schema、Owner 与验证探针,再由报告消费者引用
  • 报告涉及规范源、Skill、Hook、CLI、MCP、模板、部署副本、路径规则或 validate 语义变更时,仍需列出 SCV-0~SCV-7 证据;外部 finding intake 不得把报告结论当作已验证事实
  • 控制面报告若出现新增探针、黄色偏离或部署同步,必须单独写出部署同步证据与其他证据来源,不能只在摘要里带过
  • 报告末尾引用本次会话记忆路径
  • 回复末尾由 user-visible-output-contract 输出“完成交付文件”:每项使用语义 displayName、purposeText、userAction,并强制 路径列(默认 workspace-relative portable,见 PF-175 路径列规则),按 decision→result→evidence→optional 顺序。ArtifactLinkSet 只作兼容投影;Rich clickable 不在路径列外重复 绝对路径: 行,只有用户要求、链接失败、工作区外、歧义或无法定位时路径列/fallback 用绝对路径(详见 02-output-paths.instructions.md)
  • Dialogue-Primary Closeout(对话内可读收口):完成态 / analyze·audit 收敛的阅读主入口是最终回复,不是打开报告源码。最终回复须含叙事最小包(结果一句话 + ≥1 实质要点)+(完成态)FinalValidationSummary + 唯一步 + 交付清单;报告仍强制落盘(chat 豁免)。禁止仅链接/详见报告/纯矩阵收口;analyze 有报告链接但无可读结论 → link-only-thin(classifyAnalysisArtifactDeliverySample)。userAction 默认「深读时打开归档报告」,禁止默认「请用 Typora/浏览器预览」。机检:classifyDialogueNarrativeSample / hasReadableNarrativeSnippet

行数与拆分

  • C13 只约束新建 DevCodex 规范资产 .md;报告不因 C13 强制压缩或拆分,超长报告按可读性、索引导航和项目规范决定是否拆分

写入工具选择(v1.9.4+)

新建报告预计 ≥ 200 行 → Write 单次写入(避免 Edit 多段写入被 session limit 截断;详见 16-report.instructions.md §写入工具选择)。已有报告小修订 → Edit。

跨会话报告

场景处理
同一任务跨多会话每次会话创建独立报告文件,不追加到前一份
修复后再审独立文件,头部引用原始审查报告路径
Token 中断恢复新报告标注"恢复自会话 NN"

⚠️ dev / fix 的“修复后再审/再次实施”并不自动等于收敛;仍须满足 ECR 执行闭环复审规则,确认最后一次阻断性修正后已有 1 轮无新增阻断问题的复审。

模板引用

报告类型模板
分析报告prompts/report-analysis.prompt.md
审查报告prompts/report-audit.prompt.md
规范自修复报告prompts/report-audit.prompt.md(结构相同,路径映射 self-fix/)
开发报告prompts/report-dev.prompt.md
开发报告(性能优化)prompts/report-optimization.prompt.md
开发报告(场景测试)prompts/report-scenario-test.prompt.md
修复报告prompts/report-fix.prompt.md

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 Report AI skill do?

生成并写入工作流执行报告。适用于 dev/fix/analyze/audit/self-fix(chat 豁免)。

Why use Report on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Report 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 Report in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/devcodex-labs/devcodex/tree/main/content/skills/report. 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 Report?

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 Report?

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

Is the Report 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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