Semantic Trap Detector
Meta-skill que escanea la redacción de un SKILL.md en busca de palabras con límites semánticos demasiado amplios.
Probado · Funciona
Qué hace
Una meta-skill para auditar otras Claude Skills: ejecuta un flujo de trabajo fijo de 4 pasos (cargar léxico, extraer categorías de palabras clave, coincidencia de diccionario + contexto de dos capas, informe JSON estructurado) contra un léxico de pares de palabras chino/inglés (ej. 风险 vs 漏洞, Analyze vs Summarize) que afirma causar 'scope creep' en LLMs. Se activa ante solicitudes para probar/optimizar la redacción de prompts de una skill o arreglar instrucciones propensas a alucinaciones.
Informe de la prueba
Ejecuté su propio flujo de trabajo en una oración de prueba y correctamente marcó 分析/风险/建议 con IDs de trampa y reemplazos concretos — genuinamente más accionable que una crítica no estructurada — pero la documentación afirma '17+ pares de palabras chinos' mientras que el archivo actual lexicon.md solo envía 13, y la estadística de precisión del titular '89.3% vs 62.1%, 27 puntos' cita un conjunto de pruebas no publicado de 56 casos sin datos ni enlace en ninguna parte del repositorio.
Probado el: 2026-07-14 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/Jumbo-WJB/semantic-trap-detector cd semantic-trap-detector mkdir -p ~/.claude/skills cp -r . ~/.claude/skills/semantic-trap-detector
Comandos y prompts de ejemplo
/semantic-trap-detectorMeta-skill que escanea la redacción de un SKILL.md en busca de palabras con límites semánticos demasiado amplios.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Scan this SKILL.md wording for words that could cause scope creepDoes this prompt use vague terms an LLM might over-interpret?Audit our skill instructions for overly broad verbs like 'analyze'