LB623/no-negative-echo

解决的问题

防止 AI 代理在最终交付物中包含「负面回声」。这种情况发生在代理在对话中修正了计划，但意外地在最终输出中包含了对被拒绝想法的引用——例如，将一道菜命名为「番茄炒蛋（不含猪肉）」，而不是简单地命名为「番茄炒蛋」。

工作原理

该项目提供了一套指南和一个技术「技能」（遵循 Agent Skills 规范），强制代理仅基于工作的最终验证状态来重新生成交付文本。它对每个输出表面（标题、提交信息、PR 描述等）使用三个问题过滤器，以判断某条信息是否对未查看对话历史的读者真正必要。

用户可以通过以下两种方式实现：

1. 安装该技能：正式安装方式，允许代理在最终交付前使用特定脚本（如 check_surface.py）进行高保障性检查。
2. AGENTS.md：将一组简洁的核心行为规则添加到项目的 AGENTS.md 文件中，以确保代理在整个会话中始终遵循这些约束。

适用对象

需要专业、干净的最终交付物（如提交信息、拉取请求描述、文档）且不含对话残留信息的 AI 代理（如 Codex）开发者和用户。

特点

• 双重实现：同时支持正式可安装的技能和轻量级的 AGENTS.md 配置。
• 表面特定审计：独立评估不同的交付表面（文件名、元数据、钩子等）。
• 严格过滤逻辑：区分被拒绝的对话尝试（应删除）与实际的基础变更或安全/兼容性事实（应保留）。
• 验证工具：包含用于文本和文件名的扫描器，以及带有评估协议的测试套件。