cold-run

我测试了47个agent技能。我删除了其中23个。有三个让Claude的代码变得更差了。

然后我构建了做这件事的工具，把它指向幸存的24个技能，结果它对前五个中的三个给出了NEGATIVE评分。

这不是bug。这是我发现的最有意思的事情，我把它发布出来，而不是等你发现它：runs/bare-baseline/。

npx cold-run

发现

一个什么都不做的技能是无聊的失败。更常见的失败更糟糕：

一个技能消耗了agent的注意力。 它买来一项特定的检查，而它用任务所需的其他一切来支付这项检查。

被要求构建一个带缓存的查找功能时，遵循amplification-check的agent添加了jitter和single-flight——正是该技能所要求的。从未见过该技能的agent添加了这些以及LRU上限、stale-while-revalidate和负缓存。带技能版本的缓存无限制地增长。

被要求在Lambda内部添加重试时，带技能的agent生成了一份整洁的重试预算表，以及一个笼统的except子句，它像重试超时一样急切地重试一个确定的404。

你无法通过阅读技能看出这一点。这两个技能都写得很好。你只有通过运行任务两次并对产物做diff才能看出来。

Related MCP server: tar-engine

它是做什么的

找到你的技能，为每个技能挑选一个对抗性测试任务，并行运行一组cold/skilled对，然后告诉你哪些技能没有改变任何东西。

cold-run v0.1  —  30 skills in ~/.claude/skills

  REAL      retry-guard                added a breaker + cap; cold declined one
  NONE      be-thorough                cold output was identical
  NONE      check-edge-cases           cold found two more edge cases
  NEGATIVE  refactor-first             skilled dropped a null check cold kept
  ...

  11 change nothing.
   2 make the output worse.
  17 earn their place.

  Deleting the 13 frees ~7,400 tokens of always-loaded
  context, every session.

  full report      -> cold-run-report.md
  every transcript -> .cold-run/

它从不删除任何东西。它写出报告和每一份完整记录，决定权在你。

成本是真实的，而且它会先询问。 每个技能四次模型调用。在超过12个技能的库上，它测试5个技能的一个抽样，所以你的首次运行很便宜；--all可以完成其余部分。

npx cold-run                    # auto-finds your skills
npx cold-run path/to/skills     # or point it somewhere
npx cold-run --all --yes        # everything, no prompt

如果你有本地claude CLI，它通过它运行；否则通过ANTHROPIC_API_KEY运行。零依赖—npx瞬间启动。

作为MCP服务器

同样的审计，由你已经与之对话的任何agent驱动——Claude Code、Claude Desktop、Cursor。它使用你自己的agent的subagents，所以没有第二个API密钥，也没有隐藏的花费。

claude mcp add cold-run -- npx -y --package=cold-run cold-run-mcp

{
  "mcpServers": {
    "cold-run": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--package=cold-run", "cold-run-mcp"]
    }
  }
}

然后直接问："我的哪些技能实际上干了任何事？"

五种评分

幸存的24个，以及它们上面的星号

产出这个工具的库在skills/里。每一个都有记录的cold/skilled对支持——见EVIDENCE.md和runs/ledger.md。

在安装它们之前先读这个。 那次审计在我机器的全局操作契约下运行了这两个agent——即强制停止并询问行为的管家规则和固定的报告格式。该工具故意剥离了所有这些。在基本基线下，前五个幸存者中有三个评为NEGATIVE。两个结果都完整发布，附带完整记录：runs/bare-baseline/。

哪个数字适用于你，取决于你自己的CLAUDE.md已经强制了什么。两者都没有在裸基线下进行全规模运行。我宁愿发布这个矛盾，也不愿隐藏它。那23个没成功的，以及为什么没有一个可以被修复，都在runs/dropped.md里。

几个幸存者，这样你可以判断标准：

• yagni-audit — "实现一个限流器。" Cold写了约700行：同步、异步、创建、创建、Redis、Lua、装饰器。Skilled写了15行。

• trust-source-check — cold用共享的静态环境变量token对服务进行了认证。Skilled要求JWKS验证的OIDC token，并固定了audience。

• reverse-path-proof — skilled运行了一个真正的Postgres容器，并发现在延迟回滚中止一个255字符的名字，擦除了表中所有名字。Cold有同一个bug。

• pit-of-success — cold默认立即硬删除。Skilled让它30天内可恢复，并且将永久删除放在确认用户ID的确认之后。

正常安装它们，或者不装。工具才是重点。

技能在这里通过两个门才能得到评分，不是一个

1. Cold-run delta — 是否改变了产物？23个技能没通过。

2. Routing — 技能描述是否实际上让技能被装载？描述完美的技能从来不被触发的描述是死的负载，仍然消耗token。作为分类器对360个书面请求测试；两轮失败，直到全部24个通过。

与skill-doctor的对比

skill-doctor是一个linter。它读取你的技能，检查frontmatter有效性、损坏的资源链接，以及是否触发描述看起来很弱，然后打出0-100分。它从不运行任何测试。

cold-run则相反。它在同一个任务上执行技能和一个看不到技能的agent，然后比较产物。

一个技能在结构上可以得100/100分，但仍然是一个空操作。这就是它捕获的失败，而且这是常见的一种——我的47个中有23个结构完美。

两个都运行。它们在不同的事情上失败。

Prior art

obra/superpowers是工作流层——头脑风暴、计划、执行、验证。和这个没有重叠：这里零工作流技能，那里零领域检查。它的writing-skills推荐了用子agent测试的技能，这个工具把它自动化了。

许可证

MIT.# cold-run

我测试了47个agent技能。删除了23个。其中三个让Claude的代码变得更糟。

然后我构建了做这件事的工具，把它指向剩下的24个，它给前五个里的三个打了NEGATIVE分。

这不是bug。这是我找到的最有趣的事，我不等你自己发现，直接把它发布出来了：runs/bare-baseline/。

npx cold-run

发现

一个什么都不做的技能是无聊的失败。更常见的那个更糟：

技能会消耗agent的注意力。 它买来一个特定检查，但支付方式是从任务需要的所有其他东西里扣除。

要求构建一个缓存查找时，遵循amplification-check的agent加入了jitter和single-flight——正好是技能要求的。没见过这个技能的agent加入了这些以及LRU上限、stale-while-revalidate和负缓存。带技能的版本缓存无限增长。

要求在一个Lambda里添加重试时，带技能的agent生成了一张整洁的retry-budget表，外加一个笼统的except，它会用一个确定的404去重试，和它重试超时一样热切。

你光读技能是看不出这些的。这两个技能都写得很好。你必须把任务跑两次并对生成物做diff才能看出来。

它是做什么的

找到你的技能，为每个技能挑一个对抗性的测试任务，并行运行cold/skilled配对，然后告诉你哪些技能没有改变任何东西。

cold-run v0.1  —  30 skills in ~/.claude/skills

  REAL      retry-guard                added a breaker + cap; cold declined one
  NONE      be-thorough                cold output was identical
  NONE      check-edge-cases           cold found two more edge cases
  NEGATIVE  refactor-first             skilled dropped a null check cold kept
  ...

  11 change nothing.
   2 make the output worse.
  17 earn their place.

  Deleting the 13 frees ~7,400 tokens of always-loaded
  context, every session.

  full report      -> cold-run-report.md
  every transcript -> .cold-run/

它从不删除任何东西。它写入报告和每一个transcript，决定权在你手里。

它的成本是真实的，而且它会善解人意地询问。 每个技能调用四次模型。对于超过12个技能的库，它测试一个均匀分布的五个，所以你第一次运行很便宜；其余部分用--all搞定。

npx cold-run                    # auto-finds your skills
npx cold-run path/to/skills     # or point it somewhere
npx cold-run --all --yes        # everything, no prompt

如果你有本地claude CLI就用它，否则用ANTHROPIC_API_KEY。零依赖——npx瞬间启动。

作为MCP服务器

同一个审计工具，由你已经在使用的agent驱动——Claude Code、Claude Desktop、Cursor。它使用你自己的agent的subagents，所以没有第二个API密钥，也没有隐藏的支出。

claude mcp add cold-run -- npx -y --package=cold-run cold-run-mcp

{
  "mcpServers": {
    "cold-run": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "--package=cold-run", "cold-run-mcp"]
    }
  }
}

然后只需问："我的哪些技能实际上做了点什么？"

五个结论

存活的24个，以及它们的额外条件

产生这个工具的库在skills/，每个都有记录的cold/skilled配对——见EVIDENCE.md和runs/ledger.md。

在安装它们之前先读这个。 那次审计在两个agent都强制应用了我机器上的全局操作规则——这些规则强制了stop-and-ask行为和固定的报告格式。cold-run故意清除所有这些。在裸baseline下，前五个幸存者里有三个评分为NEGATIVE。完整transcript同样发布：runs/bare-baseline/。

哪个数值适用于你，取决于你自己的CLAUDE.md已经强制了什么。两者都没有在裸baseline下进行过全规模运行。我宁可暴露这个矛盾，也不去掩盖。这23个为什么没能幸存，以及为什么没有一个能被修复，都在runs/dropped.md里。

几个幸存者的示例，让你评估我定的标准：

• yagni-audit — "实现一个速率统计器。" Cold写了约700行：同步、异步、有key、Redis、Lua、装饰器。Skilled写了一遍慢跑。

• trust-source-check — cold使用共享的静态环境变量令牌来认证服务。Skilled需要经过JWKS验证的OIDC令牌，并锁定audience。

• reverse-path-proof — skilled运行了一个真实的Postgres容器，发现回滚在255字符名称上会中止，并擦除了表中的所有名称。Cold有同样的bug。

• pit-of-success — cold把立即硬删除为默认操作。Skilled让它30天可逆，并把清理放入一个需要用户ID二次确认的流程中。

按正常方式安装它们，或者不装。工具才是重点。

技能在这里通过两个门槛来评，不是两个

1. Cold运行差异 — 它是否改变了产物？23个技能败在这里。 → EVIDENCE.md

2. 路由 — 描述是否真的让技能被加载？一个描述从不激发的完美技能就是死重量，marionette还要消耗token。作为分类器对着360个书面要求测试；两轮失败后才让24个全部通过。 → tests/router/

一个技能只通过其中一个仍算有缺陷。

对比 skill-doctor

skill-doctor是一个linter。它读取其技能，检查frontmatter有效性、损坏的资源链接，以及触发描述看似薄弱的下划线，然后打分0-100。它从不运行任何东西。

cold-run是另一半图谱。它在同一个任务上执行技能和一个看不到该技能，的agent，并对比产物。

一个技能在结构上100/100，却仍然是一个no-op。那正是这个工具捕获的问题，而且它更常见——我的47个里有23个结构完美。

两个都运行。它们失败的东西不重叠。

之前的尝试

obra/superpowers是工作流层——大脑风暴、计划、执行、验证。它与这个没有重叠：这里没有un 于技能那里没有domain那个。它的writing-skills推荐了这里自动化的同一个subagent测试。

许可证

MIT.