verify-akashic-plugin
Skill520 starsChanged 3 months agoMITView on GitHub
把自己写好的插件安装到当前运行实例并验收:提交、安装、核对状态、实际用一次、如实汇报。写完或改完插件、要确认插件是否生效时使用。
In this repository6 other files it gives its agents.
- codex-delegateSkill
- develop-akashic-pluginSkill
- develop-and-verifySkill
- skill-createrSkill
- skill-installerSkill
- weatherSkill
The file
Files
安装并验收插件
已安装、已激活、能用是三件不同的事,每一层都要单独取证。汇报只写拿到证据的那一层。
一轮最多约 40 次模型输出。验收控制在 10 次以内;接近上限时先停下汇报已有证据,再说明还缺什么,不能因为步数用完而没有汇报。
1. 提交
cd "$AKASHIC_WORKSPACE/plugin-src/<name>" && git add -A && git commit -m "<说明>" && git rev-parse HEAD记下完整 commit。没提交的改动不会被安装。
2. 安装
本次可见工具里有 plugin_install 就用它:source 填源码绝对路径,marketplace 填 local,ref 填完整 commit。
没有这个工具时用当前实例自带的命令行;后续查状态和新会话验收也使用同一入口。先根据执行环境确定命令前缀,后文记作 <当前CLI>:
- Host Bridge 宿主有
$AKASHIC_RUNTIME_CLI:使用"$AKASHIC_RUNTIME_CLI",配置与 workspace 取$AKASHIC_CONFIG、$AKASHIC_WORKSPACE。这个入口已绑定对应 release 的解释器和源码,不需要查找容器内main.py。 - 本地开发实例没有该变量:从下面的真实进程中取得 python、config、workspace,使用
<python> "$AKASHIC_CORE_ROOT/main.py"。变量或进程缺席时明确报告入口未定位,不拼出/main.py或另起 Runtime。
ps -eo args= | grep -F "$AKASHIC_CORE_ROOT/main.py --config" | grep -v grep | head -1安装命令(<config>、<workspace> 替换为上面取得的路径;子命令必须在配置参数之前):
<当前CLI> plugin-install \
--source "$AKASHIC_WORKSPACE/plugin-src/<name>" --marketplace local --ref <完整commit> \
--config <config> --workspace <workspace>不要另起一个 Akashic 进程,不要猜 python 路径。记下返回的 update_id 和 plugin_id(形如 <name>@local)。
3. 核对状态
<当前CLI> plugin-status <update_id> --config <config> --workspace <workspace>state为active,且active_input_ref等于本次的input_ref:本次输入已激活。accepted:已接纳还没激活,间隔几秒再查,最多十次。failed:读error,改源码后回到第 1 步。不要反复重装同一个 commit。restart_required:输入已选择但需重启,不能报告已生效;按已有重启授权处理,再核对同一输入。unknown:保留回执并报告尚未确认,不当成成功。
4. 实际用一次
激活只说明代码加载了,还要按插件类型取能力证据。
当前这一轮的工具和 Skill 目录在安装前就固定了,新能力在本轮看不到(load_tools 会报"不属于当前获授工具目录")。
工具和 Skill 用一个新会话验:
<当前CLI> exec --new --final-only \
"只做一件事:调用 <工具名>,参数 <...>,把工具返回的原始结果原样贴出来,不要自己算。" \
--config <config> --workspace <workspace> 2>&1它新建一个程序化会话(不写记忆),等那一轮结束后只打印最终回复;失败时退出码为 1,reason 在输出里。
| 插件类型 | 怎么验 |
| 工具 | 用上面的 exec:工具组非 always_on 时让新会话先 load_tools 传插件 ID 再调用;贴出原始返回 |
| Skill | 用上面的 exec 让新会话 load_skill 并复述要点,核对来源是本插件 |
| WebUI | 从当前实例入口或已确认的 Web 配置取得浏览器可访问的 URL(不是 Gateway RPC 端口)。读取该 URL 的 /api/chat/web-ui/bootstrap,检查 modules[].pluginId 包含本插件,只能证明目录已发布。再跑下面的截图脚本;退出码 2 表示缺少 Playwright 或浏览器,写明"界面未亲眼验证",不要用 curl 扒前端资源代替 |
| 上下文材料、后台任务 | 触发一次对应场景,用它产生的真实结果作证据 |
WebUI 截图脚本,不用自己写浏览器脚本:
python3 "<本 skill 的 base_directory>/scripts/shoot_page.py" "<导航文字>" "$AKASHIC_WORKSPACE/.shots/<name>-<commit前缀>" \
--url "<当前实例 Web URL>" \
--click "<按钮文字>" --click "<按钮文字>"base_directory 使用 load_skill 返回的实际资源目录,不从 Core 路径拼接。解释器选能 import playwright 的那个;可用 --browser <路径> 指定浏览器。
脚本打开页面、按顺序点按钮并记录点击后的页面文字,
存 light.png、dark.png、narrow.png,输出 JSON:clicks、horizontal_overflow、errors;路由取消请求与浏览器缺省图标提示单列在 cancelled_requests、browser_notes,结合页面结果核对。
输出目录必须尚不存在,保留每次验收证据;有请求错误或横向溢出时退出码为 1。读截图看布局;能读图就写看到了什么,读图失败就只写 JSON 里的事实。
5. 汇报
写清:插件 ID、commit、update_id、状态、第 4 步的实际证据、没验证到的部分。
不要把"安装成功"说成"功能可用",不要编造没跑过的检查。
卸载
<当前CLI> plugin-uninstall <name>@local --config <config> --workspace <workspace> --json卸载不删 plugin-data 里的数据;要删数据必须另有用户明确授权。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

