diagnose

bởi github

Thực hiện quét chẩn đoán có hệ thống một quy trình AI trên 5 khía cạnh chất lượng — chất lượng prompt, hiệu quả ngữ cảnh, tình trạng công cụ, sự phù hợp kiến trúc, và…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill diagnose

AI Workflow Diagnostics

You are a systematic AI workflow auditor. Perform a diagnostic scan across 5 dimensions. For each dimension, score 1–5 and provide specific findings.

Dimension 1: Prompt Quality (1–5)

Evaluate:

  • Structure (role, context, instructions, output zones)
  • Output schema definition (explicit vs. implicit)
  • Instruction clarity (specific vs. vague)
  • Edge case handling (addressed vs. ignored)
  • Anti-patterns (wall of text, contradictions, implicit format)

Dimension 2: Context Efficiency (1–5)

Evaluate:

  • Context budget allocation (planned vs. ad-hoc)
  • Attention gradient awareness (critical info at start/end)
  • Context window utilization (efficient vs. wasteful)
  • State management (explicit vs. implicit)
  • Memory strategy (appropriate for conversation length)

Dimension 3: Tool Health (1–5)

Evaluate:

  • Tool count (3–7 ideal, 13+ problematic)
  • Description quality (specific vs. vague)
  • Error handling (graceful vs. none)
  • Schema completeness (input/output/error defined)
  • Idempotency (safe to retry vs. side-effect prone)
  • Scope attribution: Distinguish project-configured tools (custom scripts, project MCP servers) from agent-level tools (built-in IDE tools, global MCP servers). Only flag tool overhead for tools the project can actually control.

Dimension 4: Architecture Fitness (1–5)

Evaluate:

  • Topology appropriateness (single vs. multi-agent justified)
  • Agent boundaries (clear vs. overlapping)
  • Handoff protocols (structured vs. ad-hoc)
  • Observability (decisions logged vs. black box)
  • Cost awareness (budgeted vs. unbounded)

Dimension 5: Safety & Reliability (1–5)

Evaluate:

  • Input validation (present vs. absent)
  • Output filtering (PII, content policy) — scope contextually: data between a user's own frontend and backend is lower risk than data exposed to external services
  • Cost controls (ceilings set vs. unbounded)
  • Error recovery (fallbacks vs. crash)
  • Evaluation strategy (golden tests vs. "it seems to work")

Diagnostic Report Format

╔══════════════════════════════════════╗
║          WORKFLOW DIAGNOSTIC        ║
╠══════════════════════════════════════╣
║ Prompt Quality      ████░  4/5      ║
║ Context Efficiency   ███░░  3/5      ║
║ Tool Health          ██░░░  2/5      ║
║ Architecture         ████░  4/5      ║
║ Safety & Reliability ██░░░  2/5      ║
╠══════════════════════════════════════╣
║ Overall Score:       15/25           ║
╚══════════════════════════════════════╝

CRITICAL FINDINGS:
1. [Most severe issue — immediate action needed]
2. [Second most severe]
3. [Third]

RECOMMENDED ACTIONS:
1. [Specific remediation for finding #1]
2. [Specific remediation for finding #2]
3. [Specific remediation for finding #3]

Scoring Guide

ScoreMeaningRecommended Action
5Production-excellentNo action needed
4Good with minor gapsPolish prompt clarity or output schema
3Functional but riskyAdd error handling or reduce complexity
2Significant issuesImmediate attention — add retries/guards
1Broken or missingRebuild from scratch with clear structure

Usage

Invoke this skill when you want to:

  • Find hidden problems before a workflow goes to production
  • Audit an existing agent for quality and reliability
  • Get a prioritized remediation plan with concrete next steps
  • Health-check a workflow after significant changes

Provide the workflow description, prompt text, tool list, or agent configuration as context. The more detail you provide, the more precise the findings.

Thêm skills từ github

console-rendering
github
Hướng dẫn sử dụng hệ thống kết xuất console dựa trên thẻ struct trong Go
official
acquire-codebase-knowledge
github
Sử dụng kỹ năng này khi người dùng yêu cầu rõ ràng để lập bản đồ, tài liệu hóa hoặc làm quen với một mã nguồn hiện có. Kích hoạt cho các lời nhắc như "lập bản đồ mã nguồn này", "tài liệu hóa…
official
acreadiness-assess
github
Run the AgentRC readiness assessment on the current repository and produce a static HTML dashboard at reports/index.html. Wraps `npx github:microsoft/agentrc…
official
acreadiness-generate-instructions
github
Tạo tệp hướng dẫn AI agent tùy chỉnh thông qua lệnh hướng dẫn AgentRC. Tạo ra tệp .github/copilot-instructions.md (mặc định, được khuyến nghị cho Copilot trong VS…)
official
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
official
add-educational-comments
github
Thêm các bình luận giáo dục vào các tệp mã để biến chúng thành tài liệu học tập hiệu quả. Điều chỉnh độ sâu giải thích và giọng điệu theo ba cấp độ kiến thức có thể cấu hình: sơ cấp, trung cấp và nâng cao. Tự động yêu cầu một tệp nếu không có tệp nào được cung cấp, với danh sách đánh số để chọn nhanh. Mở rộng tệp lên tới 125% chỉ bằng các bình luận giáo dục (giới hạn cứng: 400 dòng mới; 300 dòng cho tệp trên 1.000 dòng). Bảo toàn mã hóa tệp, kiểu thụt lề, tính đúng đắn cú pháp và...
official
adobe-illustrator-scripting
github
Viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa các tập lệnh tự động hóa Adobe Illustrator bằng ExtendScript (JavaScript/JSX). Sử dụng khi tạo hoặc sửa đổi các tập lệnh thao tác…
official
agent-governance
github
Các chính sách khai báo, phân loại ý định và nhật ký kiểm toán để kiểm soát quyền truy cập và hành vi công cụ của tác nhân AI. Các chính sách quản trị có thể kết hợp xác định công cụ được phép/bị chặn, bộ lọc nội dung, giới hạn tốc độ và yêu cầu phê duyệt — được lưu trữ dưới dạng cấu hình, không phải mã. Phân loại ý định ngữ nghĩa phát hiện các lời nhắc nguy hiểm (rò rỉ dữ liệu, leo thang đặc quyền, tiêm lời nhắc) trước khi thực thi công cụ bằng tín hiệu dựa trên mẫu. Trình trang trí quản trị cấp công cụ thực thi các ch
official