{
  "$schema": "https://bestaiskill.com/schemas/agent-install/2.json",
  "skill": "ljg-mechanism",
  "built": "2026-10-26",
  "control_level": 1,
  "control_level_label": "L1 基础",
  "capabilities": [],
  "required_controls": {
    "agent": [
      "auto_load"
    ],
    "admin": [
      "register_source_and_version"
    ]
  },
  "evidence": [
    {
      "file": "SKILL.md",
      "summary": "Pure prompt instructions and rule text; no script execution or external impact."
    }
  ],
  "verification": {
    "method": "第二遍独立重读并逐条反查：① 目录清点——仅 SKILL.md（5206B）、Workflows/DiscoverMechanism.md（9507B）、agents/openai.yaml（315B），无 scripts/references 目录，确认判级「零脚本」成立；② 通读 SKILL.md 的研究约定、成品、Gotchas、Examples 四段，核对「只读、不落盘、联网验证」三项声明是否互相一致；③ 重读 DiscoverMechanism.md 的四步与「更新与停止」，核对四档证据强度表述与 SKILL.md 的「solid」定义是否自洽；④ 对 bundle §3 风险扫描逐类复核（URL/凭证/外部程序/写盘/网络/危险旗标/沙箱），确认全部「无命中」，无被截断文件遗漏；⑤ 核对 openai.yaml 的 display_name/short_description/default_prompt 与 SKILL.md 功能声明一致，无夸大；⑥ 抽查 Examples 三条是否都由真实框架可执行（收入、群内问答、技术无效）而非承诺结果。",
    "second_pass": [
      {
        "item": "无脚本、无可执行代码",
        "status": "ok",
        "detail": "§1 清单三文件全为 text（一个 agents/openai.yaml 配置文本）；§3「執行外部程序」无命中，grade 依据成立。"
      },
      {
        "item": "默认只读、不落盘",
        "status": "ok",
        "detail": "SKILL.md 明写「研究默认只读，不自动创建笔记、报告文件、日志、规则或记忆」，并给出用户另行要求保存时的约束；file_writes 为空成立。"
      },
      {
        "item": "联网为宿主能力而非自带外发",
        "status": "ok",
        "detail": "正文写「默认使用当前可用的联网搜索与正文获取能力」「联网不可用…说明只完成了推演」，无具体域名/API/脚本调用；§3 网络请求无命中，故 network_calls 为空、不升档。"
      },
      {
        "item": "功能声明与实际一致（无夸大）",
        "status": "ok",
        "detail": "description 的「生成机制猜想，并联网核对现象、检验关键因果与竞争解释，交付…机制及其边界」在正文的检索章节、四档强度与交付检查中均有对应机制，未夸大。"
      },
      {
        "item": "证据纪律与反自欺条款真实存在",
        "status": "ok",
        "detail": "Gotchas 与「更新与停止」确有「没找到反例不等于通过验证；未显著不等于无效」「不能把看到结果之后补写的预测当成事前验证」等原文。"
      },
      {
        "item": "注入面复核",
        "status": "ok",
        "detail": "skill 不执行外部内容，只读研究；DiscoverMechanism.md 另要求「搜索查询只携带研究所需的通用信息，不把原始私密材料发送给外部服务」，属隐私防护设计，无命令注入执行面。"
      }
    ],
    "level": 1,
    "level_label": "V1 已固定",
    "commit": "9e75497a950d2cc58ab9e6871f76405144687bd9",
    "sha256": "a1a66e49d0ea66b08d1650eed6460f53af18a4c57095dd7a0d6ca12a6288c902",
    "reviewed_by": null,
    "reviewed_at": null
  },
  "assessed_at": "2026-10-25",
  "method_version": "2.0",
  "mirror": {
    "archive": "https://skillpub.pages.dev/r2/v/2026-10-10/ljg-mechanism.tar.gz",
    "sha256": "a1a66e49d0ea66b08d1650eed6460f53af18a4c57095dd7a0d6ca12a6288c902",
    "commit": "9e75497a950d2cc58ab9e6871f76405144687bd9"
  },
  "original": {
    "github": "https://github.com/lijigang/ljg-skills/tree/main/skills/ljg-mechanism",
    "path": "skills/ljg-mechanism",
    "commit": "9e75497a950d2cc58ab9e6871f76405144687bd9"
  }
}