AI Output Validation
Capa de validación schema-first para salidas de IA antes de que lleguen a sistemas downstream
Probado · Funciona
Qué hace
Una habilidad basada en listas de verificación para validar, analizar y sanear salidas generadas por IA antes de que lleguen a usuarios o código downstream. Impone un diseño schema-first, prompting de salida estructurada, análisis con reintento (máx. 2) y luego error estructurado, comprobaciones de restricciones semánticas y saneamiento específico del destino. Se activa cuando la salida del modelo alimenta una base de datos, un agente o una ruta de código en lugar de simplemente mostrarse.
Informe de la prueba
Se le pidió que endureciera la capa de salida de un clasificador de tickets LLM, la habilidad produjo un esquema JSON versionado, un flujo de parse-then-retry-max-2-then-structured-error, una comprobación semántica de que la confianza se mantuviera consistente con el enum de acción, y saneamiento específico del destino (XSS/SQLi/code-sandbox) — un paso modesto pero real por encima de la respuesta de try/catch-and-log de la línea base. Es una lista de verificación de metodología pura sin scripts incluidos, por lo que la mejora sobre un modelo fuerte es incremental en lugar de dramática. Las tres habilidades hermanas en su sección de Referencias no existen en una instalación independiente, pero son enlaces de 'ver también', no dependencias de tiempo de ejecución; el comando de copia funciona al pie de la letra desde un HOME vacío.
Probado el: 2026-07-19 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
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
Comandos y prompts de ejemplo
/ai-output-validationCapa de validación schema-first para salidas de IA antes de que lleguen a sistemas downstream
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
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.