AI Output Validation
Schema-erste Validierungsschicht für `AI`-Ausgaben, bevor sie nachgelagerte Systeme erreichen
Getestet · Funktioniert
Was es kann
Ein Checklisten-gesteuerter Skill zur Validierung, Parsen und Bereinigung von `AI`-generierten Ausgaben, bevor sie Benutzer oder nachgelagerten Code erreichen. Erzwingt Schema-First-Design, strukturiertes Output-Prompting, Parsen mit Wiederholung (max. 2) dann strukturierten Fehler, semantische Constraint-Checks und zielspezifische Bereinigung. Wird ausgelöst, wenn Modellausgaben eine Datenbank, einen Agenten oder einen Codepfad speisen, anstatt nur angezeigt zu werden.
Testbericht
Auf die Anfrage, die Ausgabeschicht eines `LLM`-Ticket-Klassifikators zu härten, erzeugte der Skill ein versioniertes `JSON`-Schema, einen Parse-dann-Wiederholen-max-2-dann-strukturierten-Fehler-Fluss, eine semantische Prüfung, dass die Konfidenz mit dem Aktions-Enum übereinstimmt, und zielspezifische Bereinigung (`XSS`/`SQLi`/code-sandbox) – ein bescheidener, aber echter Fortschritt gegenüber der `try/catch-and-log`-Antwort der Baseline. Es ist eine reine Methodik-Checkliste ohne gebündelte Skripte, daher ist der Gewinn gegenüber einem starken Modell eher inkrementell als dramatisch. Die drei verwandten Skills im `References`-Abschnitt existieren nicht in einer eigenständigen Installation, aber sie sind "siehe auch"-Links, keine Laufzeitabhängigkeiten; der Kopierbefehl funktioniert wortwörtlich von einem leeren `HOME`.
Getestet am: 2026-07-19 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/DevelopersGlobal/ai-agent-skills mkdir -p ~/.claude/skills cd ai-agent-skills && cp -r skills/ai-output-validation ~/.claude/skills/ai-output-validation
Befehle & Beispiel-Prompts
/ai-output-validationSchema-erste Validierungsschicht für `AI`-Ausgaben, bevor sie nachgelagerte Systeme erreichen
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Harden the output layer of my LLM ticket classifier before launch.Validate this GPT JSON output against a schema before it hits the DB.My agent parses model output and crashes — help me harden it.