agent-context-audit
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Codex instruction 구조의 밀도와 건강도를 감사합니다. AGENTS.md 길이, 계층 깊이, 중복 규칙, 커버리지 부족을 찾을 때 사용합니다.
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- Xakki/ai-agents-skillstheir own version, first seen Nov 8, 2026
- ken-talltree-io/agent-skillstheir own version, first seen Aug 4, 2026
- AI-Builder-Club/skillstheir own version, first seen Jul 27, 2026
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- AI-Builder-Club/skills★ 1.3ksame name
- Xakki/ai-agents-skills★ 6same name
- ken-talltree-io/agent-skills★ 0same name
How matches are found. Word for word: the exact same text. Edited: shares passages with this file (“99% same” means 99% of its five-word phrases also appear here; 10% or more counts). Their own version: similar meaning, or, weakest, the same name. We can’t tell which project had it first. Projects are counted among the 200 most-starred candidates, and mentions are links to the repository we found, up to 50 per site, so both counts are a floor.
In this repository16 other files it gives its agents.
- AGENTS.mdAGENTS.md
- agent-context-guideSkill
- agent-context-initSkill
- agent-context-verifySkill
- app-automationSkill
- apple-craftSkill
- apple-harnessSkill
- apple-reviewSkill
- codex-skill-auditSkill
- codex-skill-bootstrapSkill
- goal-research-loopSkill
- gpt-researchSkill
- hey-codexSkill
- karpathy-wikiSkill
- macos-releaseSkill
- plugin-doctorSkill
The file
Files
Agent Context Audit
원본 ctx-audit의 Codex 버전입니다. 목표는 instruction 체계를 더 짧고, 더 가까이, 더 명확하게 유지하는 것입니다.
When to use
AGENTS.md계층이 커지며 instruction 부채를 점검할 때- 루트 문서 비대화, 규칙 중복, 커버리지 빈 구역을 찾고 싶을 때
agent-context-init또는agent-context-guide이후 구조 건강도를 진단할 때
Do not use when
- 새 instruction 파일을 실제로 생성·정리해야 하는 작업 →
agent-context-init - 계층 설계안을 먼저 제안해야 하는 작업 →
agent-context-guide - 링크·명령·문서 주장 사실 여부를 결정적으로 검증하는 작업 →
agent-context-verify
Quick start
- 빠르면
scripts/check_agents_md.sh [target]로 표면 신호를 본다. - instruction tree와 루트/하위 책임을 수집한다.
- 중복·장문·커버리지 공백을
critical / warning / info / strength로 정리한다. - deterministic formatter가 필요하면
scripts/format_agent_context_audit.py를 사용한다.
Optional quick check
빠른 점검이 필요하면 scripts/check_agents_md.sh [target]를 먼저 실행한다.
Audit dimensions
- 루트
AGENTS.md가 과하게 비대한지 - 하위
AGENTS.md깊이가 불필요하게 깊은지 - 동일 규칙과 명령이 여러 문서에 복제되는지
- 중요한 서브시스템에 가까운 instruction이 빠져 있는지
Workflow
- instruction 파일 트리를 수집한다.
- 루트 문서와 하위 문서의 책임 분리를 평가한다.
- 중복·장문·휘발성 정보를 찾아 외부 문서 분리 지점을 제안한다.
- 커버리지 빈 구역이 있으면 하위
AGENTS.md또는CONTEXT.md추가를 권한다. - 결과를 우선순위순 개선안으로 정리한다.
Review Harness
- mode: none
- 공통 기준:
../../../docs/review-harness.md - generator: 상위 스킬이나 사용자가 제공한 instruction 구조
- evaluator: 이 스킬 자체가 evaluator-native audit 역할을 수행한다
- 평가축: instruction 밀도, 책임 분리, 중복 규칙, 커버리지 공백
- artifacts/evidence: instruction tree, 책임 분리 근거, 중복 규칙, 커버리지 공백
- pass condition:
critical / warning / info분류와 구체적 분리 제안이 남아야 한다 - 자동 다음 행동:
warning이면 분리/정리 제안,critical이면 상위 스킬에 구조 재설계 또는agent-context-init실행을 권한다
Output expectation
# Agent Context Audit Report## Summary## Findings[CRITICAL],[WARNING],[INFO],[STRENGTH]
## Strengths## Priority fixes## Machine summary
관련 artifact:
scripts/format_agent_context_audit.pyschemas/report.schema.json
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.

