用途
Agent-Native Architecture Audit 用于对代码库进行全面的“智能体原生架构”审查。它围绕八项核心原则，评估项目在多大程度上让智能体（agent）与用户协同工作，并输出带评分的审查报告。
核心审计原则
该技能审计以下八项原则：
- 动作对等（Action Parity）：用户能做的，智能体也能做。
- 工具即原语（Tools as Primitives）：工具提供能力，而非行为。
- 上下文注入（Context Injection）：系统提示中包含关于应用状态的动态上下文。
- 共享工作区（Shared Workspace）：智能体与用户在同一数据空间中工作。
- CRUD 完整性（CRUD Completeness）：每个实体都具备完整的创建、读取、更新、删除操作。
- UI 集成（UI Integration）：智能体的操作立即反映在 UI 中。
- 能力发现（Capability Discovery）：用户可以了解智能体能做什么。
- 提示原生特性（Prompt-Native Features）：特性是以提示定义结果，而非代码。
使用方式
第一步：加载 Agent-Native 技能
首先调用 agent-native-architecture 技能以理解全部原则：
/compound-engineering:agent-native-architecture
选择选项 7（action parity）以加载完整参考材料。
第二步：启动并行子智能体
使用 Task 工具启动 8 个并行子智能体，subagent_type 为 Explore，每个对应一项原则。每个子智能体需要：
- 枚举代码库中的所有相关实例（用户操作、工具、上下文、数据存储等）
- 检查是否符合对应原则
- 给出具体评分，格式如“X out of Y（百分比%）”
- 列出具体差距与建议
各子智能体的审计任务与输出格式如下：
Agent 1：动作对等
审计“用户能做的，智能体也能做”。任务包括：枚举前端所有用户操作（API 调用、按钮点击、表单提交），搜索 API 服务文件、fetch 调用、表单处理器，检查路由与组件中的用户交互；检查哪些操作有对应的智能体工具，搜索智能体工具定义，将用户操作映射到智能体能力；评分格式为“智能体能完成 Y 个用户操作中的 X 个”。输出包含用户操作表（操作、位置、智能体工具、状态）、评分、缺失的智能体工具与建议。
Agent 2：工具即原语
审计“工具提供能力，而非行为”。任务包括：查找并阅读所有智能体工具文件；将每个工具分类为原语（好：读取、写入、存储、列出——提供能力而不含业务逻辑）或工作流（坏：编码业务逻辑、做决策、编排步骤）；评分格式为“Y 个工具中 X 个是合适的原语”。输出包含工具分析表（工具、文件、类型、理由）、评分、有问题的工具与建议。
Agent 3：上下文注入
审计“系统提示中包含关于应用状态的动态上下文”。任务包括：查找上下文注入代码（搜索“context”“system prompt”“inject”）；阅读智能体提示与系统消息；枚举实际注入的内容与应当注入的内容，包括可用资源（文件、草稿、文档）、用户偏好/设置、最近活动、可用能力列表、会话历史、工作区状态。输出包含上下文类型分析表（上下文类型、是否注入、位置、备注）、评分、缺失的上下文与建议。
Agent 4：共享工作区
审计“智能体与用户在同一数据空间中工作”。任务包括：识别所有数据存储/表/模型；检查智能体读写的是同一批表还是独立的表；查找沙箱隔离反模式（智能体拥有独立数据空间）。输出包含数据存储分析表（数据存储、用户访问、智能体访问、是否共享）、评分、隔离数据（反模式）与建议。
Agent 5：CRUD 完整性
审计“每个实体都具备完整 CRUD”。任务包括：识别代码库中的所有实体/模型；对每个实体检查是否存在创建、读取、更新、删除的智能体工具；按实体评分并给出总体评分。输出包含实体 CRUD 分析表（实体、创建、读取、更新、删除、评分）、总体评分（具备完整 CRUD 的实体 X/Y 及百分比）、不完整实体（列出缺失操作）与建议。
Agent 6：UI 集成
审计“智能体的操作立即反映在 UI 中”。任务包括：检查智能体的写入/变更如何传播到前端；查找流式更新（SSE、WebSocket）、轮询机制、共享状态/服务、事件总线、文件监听；识别“静默操作”反模式（智能体改变了状态但 UI 未更新）。输出包含智能体操作→UI 更新分析表（智能体操作、UI 机制、是否立即、备注）、评分、静默操作（反模式）与建议。
Agent 7：能力发现
审计“用户可以了解智能体能做什么”。任务包括：检查以下 7 种发现机制——引导流程展示智能体能力、帮助文档、UI 中的能力提示、智能体在回复中自我描述、建议的提示/操作、空状态引导、斜杠命令（/help、/tools）；对照 7 种机制评分。输出包含发现机制分析表（机制、是否存在、位置、质量）、评分（X/7 及百分比）、缺失的发现机制与建议。
Agent 8：提示原生特性
审计“特性是以提示定义结果，而非代码”。任务包括：阅读所有智能体提示；将每个特性/行为分类为在提示中定义（好：结果以自然语言定义）或在代码中定义（坏：业务逻辑硬编码）；检查行为变更需要编辑提示还是修改代码。输出包含特性定义分析表（特性、定义位置、类型、备注）、评分、代码定义的特性（反模式）与建议。
第三步：汇总报告
所有子智能体完成后，汇总报告包含：
- 总体评分摘要表，列出八项原则的评分、百分比与状态（✅ 优秀 80%+、⚠️ 部分 50-79%、❌ 需改进 <50%）
- 总体 Agent-Native 评分
- 按影响排序的前 10 条建议（优先级、行动、原则、工作量）
- 表现优异之处（前 5 项优势）
成功标准
- 全部 8 个子智能体完成审计
- 每项原则都有具体数字评分（X/Y 格式）
- 汇总表显示所有评分与状态指示
- 前 10 条建议按影响排序
- 报告同时识别优势与差距
可选：单原则审计
如果 $ARGUMENTS 指定了单一原则（例如“action parity”），则只运行该子智能体并仅针对该原则提供详细发现。有效参数包括：
- action parity 或 1
- tools 或 primitives 或 2
- context 或 injection 或 3
- shared 或 workspace 或 4
- crud 或 5
- ui 或 integration 或 6
- discovery 或 7
- prompt 或 features 或 8
适用场景
适用于需要评估代码库是否符合智能体原生架构原则的开发者或团队，尤其是希望系统化检查智能体与用户协作能力、工具设计、上下文注入、数据共享、CRUD 覆盖、UI 同步、能力可发现性与提示原生特性等维度的项目。
限制
该技能的具体运行环境、依赖条件、安装方式与收费信息暂未提供。